k近傍法 - Wikipedia

k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、入力との類似度が高い上位 k 個の学習データで多数決/平均するアルゴリズムである[1]。 パターン認識（分類・回帰）でよく使われる。最近傍探索問題の一つ。k近傍法は、インスタンスに基づく学習の一種であり、怠惰学習 の一種である。その関数は局所的な近似に過ぎず、全ての計算は分類時まで後回しにされる。また、回帰分析にも使われる。 概要[編集] k近傍法は以下の手順からなる： 入力と全学習データとの類似度（距離）測定 類似度上位 k 個の選出 選出されたデータの多数決あるいは平均 すなわち「入力とよく似た k 個のデータで多数決/平均する」単純なアルゴリズムである[1]。 例えば環境（気温/湿度/風速）から天気（雨/曇り/晴れ）を予測する分類問題を考える。k=5 のk近傍分類では、過去10

[kent-where-the-light-is]

“k近傍法は、ほぼあらゆる機械学習アルゴリズムの中で最も単純である。あるオブジェクトの分類は、その近傍のオブジェクト群の投票によって決定される（すなわち、k 個の最近傍のオブジェクト群で最も一般的なクラス

[shiumachi]

"あるオブジェクトの分類は、その近傍のオブジェクト群の投票によって決定される（すなわち、k 個の最近傍のオブジェクト群で最も一般的なクラスをそのオブジェクトに割り当てる）。k は正の整数で、一般に小さい"

[henno]

k-nearest-neighbor

[Hash]

kNN法。近くのやつらで多数決をとる

[mogwaing]

k-nearest neighbors