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

KNN algoritmining afzalliklari

• chet va anomal qiymatlarga qarshilik, chunki ularni o'z ichiga olgan yozuvlar k-yaqin qo'shnilar orasida bo'lish ehtimoli kichik. Agar bu sodir bo'lsa, ovoz berishga ta'siri (ayniqsa, vaznli) ham ahamiyatsiz bo'lishi mumkin va shuning uchun tasniflash natijalariga ta'siri ham kichik bo'ladi;
• algoritmning dasturiy ta'minoti nisbatan sodda;
• algoritm natijalarini izohlash oson. Algoritm mantig'i turli soha mutaxassislari uchun tushunarli.

KNN algoritmining kamchiliklari

• bu usul oldingi tajribani umumlashtiruvchi modellarni yaratmaydi va tasniflash qoidalarining o'zi qiziqish uyg'otishi mumkin;
• ob'ektni tasniflashda barcha mavjud ma'lumotlardan foydalaniladi, shuning uchun KNN usuli hisoblash jihatidan ancha qimmat, ayniqsa katta hajmdagi ma'lumotlar bo'lsa;
• barcha misollarga masofalarni hisoblash zarurati tufayli yuqori mehnat zichligi;
• manba ma'lumotlarining reprezentativligi uchun talablarning ortishi.

E’tiboringiz uchun tashakkur!!!