MindSporeを活用したK近傍法によるワイン品種分類の実装
K近傍法（KNN）の理論的枠組み
K近傍法（K-Nearest Neighbors, KNN）は、訓練データ空間内の幾何学的構造に基づく非パラメトリックな機械学習アルゴリズムです。未知のサンプルを分類する際、特徴空間内で距離が最も近いK個の近傍点を検索し、それらのラベル分布から決定を行います。回帰タスクでは近傍点の出力値を加重平均することで推定値を算出します。
アルゴリズムの ...
8月6日 17:22 投稿
K近傍法によるワインデータセットのクラスタリング実装
K近傍法の基礎概念
K近傍法（K-Nearest Neighbors）は、教師あり学習の一種で分類と回帰の両方に利用できるアルゴリズムです。特徴空間内で最も近いK個の学習サンプルに基づいて予測を行います。
K近傍法の基本要素
K値: 近傍点の数を決定します。小さい値ではノイズの影響を受けやすく、大きい値ではクラス境界が曖昧になります
距離指標: サンプル間の類似度を測定し ...
5月29日 02:17 投稿