アルゴリズム の k近傍法に関する解説。

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k近傍法

読み方、または別称:けいきんぼうほう

k近傍法(英語では k-nearest neighbor algorithm、略してk-NN)は、特別な空間での最も近いトレーニング例をベースとする統計分類の手法で、パターン認識でしばしば利用される。
すなわち、k近傍法はインスタンスをベースとする学習であるが、一方で怠惰学習 (lazy learning)でもある。その関数は局所的な近似で、全ての計算は分類時まではなされないので、回帰分析にも使われる手法である。
k近傍法は多くの機械学習アルゴリズムの中では一番シンプルで、k 個の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が、その時のk は正の整数で、もしk= 1 であれば近傍のオブジェクトと同じクラスに分類される。
なお、同じ手法は回帰分析に使われるが、この場合はオブジェクトの属性値を k 個の近傍のオブジェクト群の属性値の平均値とする。この時、近傍のオブジェクトは分類が間違いなく判明しているものの中から選ばれるが、その際に各オブジェクトは多次元の特徴空間での位置ベクトルで表される。

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