क्या Knn एक वर्गीकरण एल्गोरिथम है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

केएनएन एल्गोरिथ्म सबसे सरल में से एक है वर्गीकरण एल्गोरिथम और यह सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली शिक्षा में से एक है एल्गोरिदम . केएनएन एक गैर-पैरामीट्रिक, आलसी शिक्षा है कलन विधि . इसका उद्देश्य एक डेटाबेस का उपयोग करना है जिसमें डेटा बिंदुओं को भविष्यवाणी करने के लिए कई वर्गों में विभाजित किया जाता है वर्गीकरण एक नया नमूना बिंदु।

इसके अलावा, क्या Knn एक क्लस्टरिंग एल्गोरिथम है?

मशीन लर्निंग में, लोग अक्सर भ्रमित होते हैं k-साधन ( k- मतलब क्लस्टरिंग ) तथा केएनएन (के-निकटतम पड़ोसी)। कश्मीर साधन एक अनुपयोगी शिक्षा है कलन विधि के लिए इस्तेमाल होता है क्लस्टरिंग समस्या जबकि केएनएन एक पर्यवेक्षित शिक्षा है कलन विधि वर्गीकरण और प्रतिगमन समस्या के लिए उपयोग किया जाता है।

इसके अलावा, क्या केएनएन एल्गोरिथम पर्यवेक्षित या अनुपयोगी है? केएनएन a. का प्रतिनिधित्व करता है निगरानी वर्गीकरण कलन विधि जो k संख्या या निकटतम डेटा बिंदुओं के अनुसार नए डेटा अंक देगा, जबकि k- साधन क्लस्टरिंग एक है के चलते किसी क्लस्टरिंग कलन विधि जो k संख्या के समूहों में डेटा एकत्र और समूहित करता है।

यह भी पूछा गया कि क्या Knn का इस्तेमाल मल्टी क्लास क्लासिफिकेशन के लिए किया जा सकता है?

NS k-निकटतम पड़ोसी कलन विधि ( केएनएन ) पारंपरिक हल करने के लिए एक सहज लेकिन प्रभावी मशीन सीखने की विधि है वर्गीकरण समस्या। इस पत्र में, हम एक अन्य प्रकार का प्रस्ताव करते हैं केएनएन के लिए आधारित शिक्षण एल्गोरिथम मल्टी - लेबल वर्गीकरण.

क्या K का मतलब क्लस्टरिंग पर्यवेक्षित है?

क - साधन एक है क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जो बिंदुओं के एक सेट को विभाजित करने का प्रयास करता है क सेट ( समूहों ) ऐसा है कि प्रत्येक में अंक समूह एक दूसरे के निकट होने की प्रवृत्ति रखते हैं। यह है निगरानी क्योंकि आप किसी बिंदु को अन्य बिंदुओं के ज्ञात वर्गीकरण के आधार पर वर्गीकृत करने का प्रयास कर रहे हैं।