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定義-K-Nearest Neighbor（K-NN）とはどういう意味ですか？
多くの場合k-nnと略されるk最近傍アルゴリズムは、データポイントが最も近いデータポイントが属するグループに応じて、データポイントが1つのグループまたは他のグループのメンバーになる可能性を推定するデータ分類へのアプローチです。 。
k最近傍は、「遅延学習器」アルゴリズムの例です。つまり、データセットのクエリが実行されるまで、トレーニングセットを使用してモデルを構築しません。
TechopediaはK-Nearest Neighbor（K-NN）について説明します
k最近傍は、データポイントの周囲のデータポイントを見て、データポイントがどのグループに属しているかを判断しようとするデータ分類アルゴリズムです。
グリッド上の1つのポイントを見て、ポイントがグループAまたはグループBにあるかどうかを判別しようとするアルゴリズムは、その近くにあるポイントの状態を調べます。 範囲は任意に決定されますが、ポイントはデータのサンプルを取ることです。 ポイントの大部分がグループAにある場合、問題のデータポイントはBではなくAである可能性が高く、逆の場合も同様です。
k最近傍は、事前にデータセットのモデルを生成しないため、「遅延学習器」アルゴリズムの例です。 それが行う唯一の計算は、データポイントの近隣をポーリングするように求められたときです。 これにより、k-nnをデータマイニングに非常に簡単に実装できます。
