Машиналық оқытудың k жақын көршілер алгоритмі

Машиналық оқыту
алгоримдер
Сабақ тақырыбы:
Әбіш Кекілбаев атындағы Binom school мектеп лицейі
10-
сынып
Информатика пән мұғал м : Есболова А.Ө

Сабақтың мақсаты
11.3.4.1 
машина оқыту алгоритмдер н түс нд ру;

K-
жақын көрш лер әд с
К-ближайших соседей
 K-Nearest Neighbors algorithm

Алгортим барлық бақылаулар арасынан бұрын белгісіз
жаңа нысанға ұқсайтын k белгілі нысандарды бөліп алуға
қабілетті. Жақын көршілер кластары негізінде жаңа
нысанға қатысты шешім қабылданады. Осы алгоритмнің
міндеті - жуық деп саналатын жазбалар санын -K
коэфициентін іріктеу

Б зде мысық пен итке ұқсайтын жануардың сурет  бар дел к, б рақ б з оның
мысық немесе ит екен н б лг м з келед . Осылайша, бұл сәйкестенд ру үш н б з
KNN 
алгоритм н қолдана аламыз, өйткен  ол ұқсастық бойынша жұмыс стейд .
Б зд ң KNN модел  мысықтар мен иттерд ң суреттер  бар жаңа деректер
жиынтығының ұқсас ерекшел ктер н табады және ең ұқсас сипаттамаларға
сүйене отырып, оны мысықтар немесе иттер санатына қосады.

Іске асырудың қарапайымдылығы:
KNN-
бұл машиналық оқытудың
қарапайым алгоритмдер н ң б р
және оны жаңадан бастаушылар да
оңай түс нед .
01
Оқытуды қажет етпейд : KNN - жалқау
алгоритм, яғни ол көптеген басқа
алгоритмдерден айырмашылығы,
мысалы, т рек векторлық әд с немесе
нейрондық жел лер..
02
Шағын деректер жиыны үш н жақсы
жұмыс стейд : KNN деректерд ң
шағын көлем мен қарапайым
деректер құрылымы болған кезде
жақсы жұмыс стей алады.
03
KNN 
артықшылықтары:

K 
мән н таңдау қажетт л г : дұрыс k
мән н таңдау (көрш лер саны).
алгоритм нәтижелер не қатты әсер
ету мүмк н.
01
Теңгер мс з класстар мәселес : егер
деректердег класстар теңгер мс з
болса (б р класс басқаларына
қарағанда басым болса), онда KNN
басым сыныпқа қарама-қайшы
нәтижелер бере алады.
02
Категориялық белг лер көп
деректер үш н жарамсыз: KNN
сандық деректермен жақсы жұмыс
стейд , б рақ оны категориялық
белг лер көп деректерге қолдану
қиын болуы мүмк н.
03
KNN 
кемш л ктер :

Нүктелер немесе нысандар арасындағы қашықтықты есептеу жақын
көрш лер алгоритм ндег (KNN) нег зг қадам болып табылады. Жақын
көрш лерд анықтау үш н әр түрл қашықтық өлшемдер қолданылады.
Ең көп таралған көрсетк штер-евклидт к қашықтық және Манхэттен
қашықтығы. Оларды қалай есептеу керек: