著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
K 最近傍 (kNN) アルゴリズムは、パターン認識とデータ マイニングに基づく機械学習手法であり、サンプルがトレーニング セット内のどの分類またはカテゴリに属するかを決定するために使用されるノンパラメトリック統計手法です。この方法では、サンプルの特徴量と与えられたテストサンプルとの距離に応じてカテゴリを決定します。K 最近傍アルゴリズムはシンプルで実装が簡単で強力で、多くの実際的な問題に適用できます。したがって、多くの分野で幅広い用途があります。ただし、K 最近傍アルゴリズムには速度が遅いという重大な欠点があります。したがって、特に大規模なデータを扱う場合、その効率をどのように向上させるかが重要な問題になります。
K 最近傍アルゴリズムは、次の状況に適用できます。
1. 分類問題: K 最近傍アルゴリズムは、多次元空間での分類問題に使用できます。特定のデータ ポイントについて、それが属するカテゴリを迅速かつ正確に判断できます。トレーニング サンプル セットが大きくなると、K 最近傍アルゴリズムの利点がより明白になります。例: 手書き数字認識、画像セグメンテーション、テキスト クラスタリングなど。
2. 回帰問題: K 最近傍アルゴリズムは回帰問題にも使用できます。たとえば、住宅の価格を予測する場合、類似した住宅を見つけてその価格の平均を計算できれば、より正確な価格の見積もりを得ることができます。
3. 異常検出: 異常検出とは、データの局所的特性を使用して外れ値をマークし、外れ値を見つけることです。K 最近傍アルゴリズムは、高次元空間で外れ値を効果的に見つけることができます。
4. 推奨システム: K 最近傍アルゴリズムは、推奨システムのユーザーベースの協調フィルタリング アルゴリズムで一般的に使用されます。ユーザーの行動習慣や好みを分析し、ユーザーの好みの商品をレコメンドします。推奨システムも K 最近傍アルゴリズムの応用分野の 1 つです。
さらに、K 最近傍アルゴリズムは、テキスト分類、文書検索、画像認識、バイオインフォマティクス分析などの分野でも使用できます。
K 最近傍アルゴリズムには設定すべき重要なパラメータがいくつかあり、その中で最も重要なのは k 値の選択です。k 値は、n 個の最近傍のうちいくつが参照値として選択されるかを示し、これは主にモデルの精度と効率に影響します。一般に、k の値の選択は、予測されるデータのまばらさとモデルの複雑さに依存します。