Алгоритм классификации, основанный на вычислении оценок сходства между объектами, это метод ближайших соседей (k-Nearest Neighbors, k-NN).

Давайте подробнее разберем, как работает этот алгоритм:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения модели. Эти данные должны содержать различные признаки (характеристики) объектов и их соответствующие классы (метки).
2. Определение метрики сходства: Важно выбрать метрику, которая будет использоваться для измерения сходства между объектами. Наиболее распространенными метриками являются:
   • Евклидово расстояние
   • Манхэттенское расстояние
   • Косинусное сходство
3. Выбор числа соседей (k): Необходимо определить количество ближайших соседей, которые будут учитываться при классификации. Это число k может варьироваться, и его выбор влияет на качество классификации.
4. Классификация нового объекта: Когда мы хотим классифицировать новый объект, алгоритм:
   • Вычисляет расстояние от нового объекта до всех объектов в обучающем наборе данных.
   • Находит k ближайших соседей.
   • Определяет класс нового объекта на основе классов ближайших соседей, чаще всего с использованием голосования (класс, который встречается чаще всего, становится предсказанным классом).

Метод ближайших соседей прост в реализации и часто используется в задачах классификации, однако он может быть чувствителен к выбору метрики и значению k. Кроме того, его производительность может ухудшаться при увеличении объема данных, так как требуется вычислять расстояние до всех объектов в обучающем наборе.