Jelaskan k-nearest neighbours dari Analitik prediktif

The nearest neighbour algorithm (KNN) milik kelas pengenalan pola metode statistik. Metode ini tidak memaksakan apriori asumsi tentang distribusi dari mana pemodelan sampel ditarik. Ini melibatkan pelatihan ditetapkan dengan nilai positif dan negatif. Sampel baru adalah diklasifikasikan dengan menghitung jarak ke tetangga terdekat pelatihan kasus. Tanda titik itu akan menentukan klasifikasi sampel. Di k-nearest neighbour classifier, k titik terdekat yang dianggap dan tanda mayoritas digunakan untuk mengklasifikasikan sampel. Kinerja dari algoritme kNN dipengaruhi oleh tiga faktor utama: (1) jarak pengukuran yang digunakan untuk menemukan terdekat tetangga; (2) keputusan aturan yang digunakan untuk memperoleh klasifikasi dari k-tetangga terdekat; dan (3) jumlah tetangga digunakan untuk mengklasifikasikan sampel baru. Hal ini dapat membuktikan bahwa, tidak seperti metode lain, metode ini adalah universal asimtotik konvergen, yaitu: sebagai ukuran dari training set meningkat, jika pengamatan independen dan identik didistribusikan (saya.aku.d.), terlepas dari distribusi dari sampel yang diambil, diperkirakan hotel akan berkumpul untuk tugas kelas yang meminimalkan kesalahan klasifikasi kesalahan. Lihat Devroy et al.