K-eng yaqin qo'shnilar metodi bo'yicha ma'lumotlar tasnifi

O'lchovli ovoz berish g'oyasi sinf uchun "jarima" ni kiritishga asoslangan bo'lib, u bilan bog'liq misollar tasniflangan ob'ektdan qanchalik uzoqda ekanligiga bog'liq. Bunday "jazo" j-sinf misolidan tasniflangan ob'ektgacha bo'lgan masofalar kvadratiga teskari qiymatlar yig'indisi sifatida ifodalanadi (ko'pincha bu qiymat yaqinlik ko'rsatkichi deb ataladi):

• O'lchovli ovoz berish g'oyasi sinf uchun "jarima" ni kiritishga asoslangan bo'lib, u bilan bog'liq misollar tasniflangan ob'ektdan qanchalik uzoqda ekanligiga bog'liq. Bunday "jazo" j-sinf misolidan tasniflangan ob'ektgacha bo'lgan masofalar kvadratiga teskari qiymatlar yig'indisi sifatida ifodalanadi (ko'pincha bu qiymat yaqinlik ko'rsatkichi deb ataladi):
• Bu yerda – masofani hisoblash operatori, – tasniflanayotgan ob’yektning xususiyat vektori, – j-sinfning i-misoli. Shunday qilib, "g'olib" qiymati eng katta bo'lgan sinfdir. Shuningdek, u sinflarning bir xil miqdordagi ovozlarni olish ehtimolini kamaytiradi.

•  

k parametrining qiymatini tanlash

• To'g'ri tasniflash natijalarini olish uchun kk parametrini tanlash muhimdir. Agar parametr qiymati kichik bo'lsa, unda kam sonli misollar asosida tasniflash qarori qabul qilinganda va past ahamiyatga ega bo'lganda, ortiqcha moslama effekti paydo bo'ladi. Bu qaror daraxtlarida kam sonli misollar uchun ko'p qoidalarga ega bo'lsa, haddan tashqari moslashishga o'xshaydi. Agar siz k=1 ni o'rnatsangiz, algoritm har qanday yangi kuzatuvga eng yaqin ob'ektning sinf yorlig'ini tayinlaydi.
• Bundan tashqari, shuni hisobga olish kerakki, k ning kichik qiymatlaridan foydalanish shovqinning tasniflash natijalariga ta'sirini oshiradi, agar ma'lumotlarda kichik o'zgarishlar bo’lsa, bu tasniflash natijalarida katta o'zgarishlarga olib keladi. Ammo shu bilan birga, sinf chegaralari aniqroq bo'lib chiqadi (sinf ovoz berishda katta ball bilan g'alaba qozonadi).
• Ikkilik tasniflash masalalarida k ni toq son sifatida tanlash maqsadga muvofiq bo'lishi mumkin, chunki bu yangi kuzatish uchun sinfni aniqlashda "ovozlar"ning tengligini oldini oladi.