Приведена таблица некоторых синтетических данных. Вы должны классифицировать новый объект с помощью метода k-ближайший соседей.
Введите идентификатор (id) ближайшего соседа для объекта (33, 47),используя евклидову метрику.
Введите идентификатор (id) ближайшего соседа для объекта (33, 47),используя манхэттенское расстояние.
Введите идентификатор (id) ближайшего соседа для объекта (33, 47),используя расстояние Чебышёва.
Другие предметыКолледжМетоды классификации в машинном обучениимашинное обучениеколледжk-ближайшие соседиклассификация данныхевклидова метрикаманхэттенское расстояниерасстояние Чебышёвасинтетические данныеидентификатор соседаалгоритмы машинного обучения
Для того чтобы классифицировать новый объект с помощью метода k-ближайших соседей (k-NN),нам необходимо рассчитать расстояния между новым объектом и всеми объектами в нашей таблице данных. Затем мы выберем ближайшего соседа в зависимости от выбранной метрики расстояния. Давайте разберем, как это сделать по шагам.
Шаг 1: Подготовка данныхПредположим, что у нас есть таблица с данными, в которой указаны координаты объектов и их идентификаторы (id). Например:
Теперь мы будем рассчитывать расстояния от нового объекта (33, 47) до каждого из объектов в таблице, используя разные метрики.
1. Евклидова метрикаЕвклидово расстояние между двумя точками (x1, y1) и (x2, y2) рассчитывается по формуле:
distance = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)
Для нашего случая:
Самое маленькое расстояние у объекта с id = 4 (0),но мы ищем ближайшего соседа, поэтому ближайший сосед с ненулевым расстоянием - это id = 2 с расстоянием ≈ 2.83.
2. Манхэттенское расстояниеМанхэттенское расстояние рассчитывается по формуле:
distance = |x2 - x1| + |y2 - y1|
Для нашего случая:
Ближайший сосед по манхэттенскому расстоянию - это объект с id = 2, расстояние 4.
3. Расстояние ЧебышёваРасстояние Чебышёва рассчитывается по формуле:
distance = max(|x2 - x1|, |y2 - y1|)
Для нашего случая:
Ближайший сосед по расстоянию Чебышёва - это объект с id = 2, расстояние 2.
Итог:Таким образом, для объекта (33, 47):