Приведена таблица некоторых синтетических данных. Вы должны классифицировать новый объект с помощью взвешенного метода k-ближайшего соседа.
Веса и, обратно пропорциональны квадрату расстояния между объектами. Используйте евклидову метрику. Новый объект
Введите взвешенную сумму класса 0 среди 5 ближайших соседей.
Введите взвешенную сумму класса 1 среди 5 ближайших соседей.

Другие предметы Университет Классификация с помощью метода k-ближайших соседей (k-NN) машинное обучение университет k-ближайшие соседи классификация евклидова метрика синтетические данные веса расстояния взвешенная сумма ближайшие соседи обучение моделей Новый

Чтобы классифицировать новый объект с помощью взвешенного метода k-ближайших соседей (k-NN), следуйте этим шагам:

1. Определите новый объект:

   Сначала вам нужно знать координаты нового объекта, который вы хотите классифицировать. Например, пусть у нас есть новый объект с координатами (x_new, y_new).

2. Вычислите расстояния:

   Используя евклидову метрику, рассчитайте расстояние между новым объектом и каждым из объектов в вашем наборе данных. Формула для евклидова расстояния между двумя точками (x1, y1) и (x2, y2) выглядит так:

   distance = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)

3. Отсортируйте расстояния:

   После того как вы рассчитали все расстояния, отсортируйте их в порядке возрастания, чтобы найти 5 ближайших соседей.

4. Определите классы ближайших соседей:

   Посмотрите на классы (например, 0 или 1) у 5 ближайших соседей. Запишите количество объектов в каждом классе.

5. Вычислите веса:

   Веса для каждого соседа будут обратно пропорциональны квадрату расстояния. Для соседа с расстоянием d вес будет равен 1/(d²).

6. Взвешенная сумма классов:

   Теперь вы можете вычислить взвешенную сумму для классов 0 и 1:

   • Для класса 0:

     Суммируйте веса всех соседей, которые принадлежат классу 0.

   • Для класса 1:

     Суммируйте веса всех соседей, которые принадлежат классу 1.

7. Сравните взвешенные суммы:

   Сравните полученные взвешенные суммы для классов 0 и 1. Класс с большей взвешенной суммой будет классом, к которому будет отнесен новый объект.

Таким образом, вы сможете классифицировать новый объект с помощью метода k-ближайших соседей, учитывая веса, основанные на расстоянии до ближайших соседей.