K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest Neighbors is een eenvoudige, maar krachtige machine learning techniek voor classificatie en regressie.
K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest Neighbors (KNN) werkt door het identificeren van de 'k' dichtstbijzijnde buren van een gegeven datapunt en het vervolgens classificeren of regressie toepassen op basis van de meerderheid of gemiddelde van deze buren. Het is robuust en eenvoudig te implementeren, maar kan inefficiënt zijn bij zeer grote datasets. Het model is gevoelig voor irrelevante of redundante kenmerken.
Een voorbeeld van K-Nearest Neighbors (KNN)
Bij een bloemenclassificatie gebruiken we KNN om een onbekende bloemensoort te bepalen op basis van de soorten van de dichtbij liggende bloemen in de dataset.
Extra informatie over K-Nearest Neighbors (KNN):
- Gebaseerd op het principe dat vergelijkbare items dicht bij elkaar in de dataruimte liggen.
- Vooral handig voor kleine datasets waar interpretatie eenvoudiger is.
- De keuze van 'k' kan van grote invloed zijn op de nauwkeurigheid van het model.
Toffe artikelen die we vonden over K-Nearest Neighbors (KNN)