k-en yakın komşu

- Makine öğreniminde, verileriniz hakkında daha fazla bilgi edinmenin en iyi yollarından biri, verilerinizi zaten bildiklerinizle sınıflandırmaktır. Benzer özelliklere göre bir grup veriyi bir araya getirebilirsiniz. Bu özellikleri zaten bildiğiniz için, denetimli makine öğrenimini kullanarak verileri sınıflandırabilirsiniz. Çok sınıflı sınıflandırma için çok yaygın bir denetimli makine öğrenimi algoritması k-En Yakın Komşu'dur. Bu, örnek tabanlı bir makine öğrenimi algoritmasıdır veya tembel öğrenme olarak da adlandırılır. Tembel öğrenme ile, hesaplamanın büyük kısmı verilerinizi sınıflandırmak istemenizden hemen önce gerçekleşir. Öğrenme sürekli gerçekleşmez. Bunun yerine, tüm hesaplamalarınızı büyük bir örnekte çalıştırırsınız. Bir anlamda, tüm enerjinizi büyük bir sıçrama için biriktiriyorsunuz. k-NN, bilmediğiniz bir şeyi zaten sahip olduklarınızla karşılaştırır. Bu nedenle, bazı yönlerden, eğitim verilerinizin boyutu ve kalitesi için hemen ödüllendirilirsiniz. Dezavantajı…