Mô hình và nền tảng AI
Hướng Dẫn Nhanh Về Thuật Toán KNN
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google
Với thế giới kinh doanh áp dụng mạnh mẽ Khoa Học Dữ Liệu, nó đã trở thành một trong những lĩnh vực được săn đón nhất. Chúng tôi giải thích thuật toán K-nearest neighbor là gì và cách nó hoạt động.
Thuật Toán KNN Là Gì?
Thuật Toán K-Nearest Neighbors (hoặc KNN) là một trong những thuật toán học được sử dụng nhiều nhất do sự đơn giản của nó. KNN hoặc Thuật Toán K-nearest neighbor là một thuật toán học có giám sát hoạt động trên nguyên tắc rằng mỗi điểm dữ liệu rơi gần nhau thuộc cùng một lớp. Giả định cơ bản ở đây là những thứ gần nhau thì giống nhau. Hầu hết, Thuật Toán KNN được sử dụng vì sự dễ dàng giải thích và thời gian tính toán thấp.
KNN được sử dụng rộng rãi cho các vấn đề phân loại và hồi quy trong học máy. Một số ví dụ về KNN là các thuật toán được sử dụng bởi các cổng thương mại điện tử để đề xuất sản phẩm tương tự.
Hãy Xem Xét Một Ví Dụ:
Trong hình ảnh cho trước, chúng ta có hai lớp dữ liệu. Lớp A đại diện cho các hình vuông và Lớp B đại diện cho các hình tam giác.
Vấn đề là gán một điểm dữ liệu mới vào một trong hai lớp bằng cách sử dụng thuật toán KNN
Bước đầu tiên là định nghĩa giá trị của ‘K’ mà đại diện cho số lượng Nearest Neighbors.
Nếu giá trị của “k” là 6, nó sẽ tìm kiếm 6 Nearest Neighbors gần điểm dữ liệu đó, Nếu giá trị của “k” là 5, nó sẽ tìm kiếm 5 Nearest Neighbors gần điểm dữ liệu đó.
Hãy xem xét ‘K’ = 4, điều đó có nghĩa là thuật toán sẽ xem xét bốn Nearest Neighbors gần điểm dữ liệu.
Bây giờ, tại ‘K’ = 4, một hình tam giác và hai hình vuông có thể được xem là Nearest Neighbors gần nhất. Vì vậy, điểm dữ liệu mới dựa trên ‘K’ = 4, sẽ được gán cho Lớp A.
Nơi Nào Sử Dụng KNN?
KNN được sử dụng trong cả phân loại và hồi quy dự đoán. Tuy nhiên, khi nó được áp dụng cho mục đích công nghiệp, hầu hết nó được sử dụng trong phân loại vì nó hoạt động tốt trên tất cả các tham số được đánh giá khi xác định tính hữu dụng của một kỹ thuật.
- Sức Mạnh Dự Đoán
- Thời Gian Tính Toán
- Dễ Dàng Giải Thích Đầu Ra
Nó Được Sử Dụng Như Thế Nào Trong Các Vấn Đề Hàng Ngày?
Mặc dù sự đơn giản của nó, KNN hoạt động tốt hơn các phân loại mạnh khác và được sử dụng trong các lĩnh vực như dự báo kinh tế, nén dữ liệu, Nhận Dạng Video, Nhận Dạng Hình Ảnh, Phát Hiện Chữ Viết Tay, và Nhận Dạng Giọng Nói.
Một Số Sử Dụng Chính Của Thuật Toán KNN
Thuật Toán KNN được sử dụng trong hệ thống ngân hàng để dự đoán nếu một người đủ điều kiện để được chấp thuận vay hoặc không bằng cách dự đoán nếu họ có các đặc điểm tương tự như một người không trả nợ. KNN cũng giúp tính toán điểm tín dụng của các cá nhân bằng cách so sánh nó với những người có đặc điểm tương tự.
Các Công Ty Sử Dụng KNN
Hầu hết các công ty thương mại điện tử và giải trí như Amazon (AMZN ) hoặc Netflix (NFLX ) sử dụng KNN khi đề xuất sản phẩm để mua hoặc phim/truyền hình để xem.
Làm thế nào họ đưa ra những đề xuất này? Những công ty này thu thập dữ liệu về hành vi của người dùng như sản phẩm trước đây bạn đã mua hoặc phim bạn đã xem trên trang web của họ và áp dụng KNN.
Các công ty sẽ nhập dữ liệu khách hàng có sẵn của bạn và so sánh nó với các khách hàng khác đã mua sản phẩm tương tự hoặc đã xem phim tương tự.
Các sản phẩm và phim sẽ được đề xuất cho bạn, tùy thuộc vào cách thuật toán phân loại điểm dữ liệu đó.
Ưu Điểm Và Nhược Điểm Của KNN
Ưu Điểm Của KNN
- Tính Toán Nhanh
- Thuật Toán Đơn Giản – Dễ Giải Thích
- Linhs hoạt – Hữu ích cho phân loại và hồi quy
- Độ Chính Xác Cao
- Không Cần Giả Định Về Dữ Liệu – Không cần giả định thêm hoặc xây dựng mô hình.
Nhược Điểm Của KNN
- Độ Chính Xác Phụ Thuộc Vào Chất Lượng Dữ Liệu
- Dự Đoán Trở Nên Chậm Với Dữ Liệu Lớn
- Không Phù Hợp Cho Dữ Liệu Lớn
- Cần Lưu Trữ Tất Cả Dữ Liệu Huấn Luyện, Do Đó Cần Bộ Nhớ Lớn
- Nó Có Thể Tốn Kém Về Mặt Tính Toán Vì Nó Lưu Trữ Tất Cả Dữ Liệu Huấn Luyện
Trong blog này, chúng tôi đã cố gắng giải thích thuật toán K-NN được sử dụng rộng rãi cho phân loại. Chúng tôi đã thảo luận về cách tiếp cận cơ bản đằng sau KNN, cách nó hoạt động, và ưu điểm và nhược điểm của nó.
Thuật toán KNN là một trong những thuật toán đơn giản nhất và có thể đưa ra kết quả rất mạnh. Thuật toán KNN có thể được sử dụng cho cả phân loại và hồi quy.
