К какому классу относится выделенный объект при решении задачи методом ближайших соседей при К-20?

Другие предметы Университет Методы классификации метод ближайших соседей К-20 анализ данных классификация выделенный объект алгоритмы машинного обучения университетский курс Новый

Для того чтобы определить, к какому классу относится выделенный объект при использовании метода ближайших соседей (KNN) с K=20, нужно выполнить несколько шагов. Давайте рассмотрим их подробно:

1. Сбор данных: Сначала необходимо иметь набор данных, в котором будут представлены объекты с их характеристиками (признаками) и классами (метками). Убедитесь, что у вас есть достаточное количество данных для обучения модели.
2. Определение объекта: Выделите объект, который вы хотите классифицировать. Это может быть новый объект с известными признаками, но без класса.
3. Расчет расстояний: Используйте выбранную метрику для расчета расстояний между выделенным объектом и всеми остальными объектами в обучающем наборе данных. Наиболее распространенные метрики - это евклидово расстояние и манхэттенское расстояние.
4. Поиск ближайших соседей: После того как расстояния будут рассчитаны, отсортируйте объекты по возрастанию расстояния. Выберите 20 ближайших соседей (поскольку K=20).
5. Голосование: Теперь проанализируйте классы 20 ближайших соседей. Для этого посчитайте, сколько объектов каждого класса присутствует среди соседей. Это можно сделать с помощью простого подсчета.
6. Определение класса: Класс выделенного объекта будет определяться на основе голосования среди ближайших соседей. Обычно выбирается класс, который встречается чаще всего. Если есть ничья, можно использовать дополнительные правила, например, выбирать класс соседа, который находится ближе.

Таким образом, для определения класса выделенного объекта при K=20 необходимо выполнить расчет расстояний, выбрать 20 ближайших соседей и провести голосование по их классам. Этот процесс позволяет эффективно классифицировать объекты на основе близости к уже известным классам.