KNN法(K最近傍法)でクラス分類 - チョッキーの黒歴史
超お手軽分類手法！！KNN法をRで実装してみた KNN法はデータ数が多量であれば、それなりの性能があるとされています。 実装方法は超簡単 入力データと全学習データとのユークリッド距離を計算。 距離が短いものから順にk個だけ学習データから取り出す。 取り出した集合で入力データのクラスを多数決で決める。 つーことでRでの実装 # KNN法 # x:入力データ, data:学習データ # t:学習データのクラスラベルのベクトル(1以上の正の整数) myKNN <- function(x,data,t,k){ classNum <- max(t) #クラス数 dataN <- length(t) #学習データ数 calcDistance <- function(d){ #ベクトル間のユークリッド距離計算 return ( sum( (d-x)^2 ) ) # sqrtなし } distances
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
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