12-тарау: K жақын көршілер
K мәнін өзгертіп, шешім шекарасының қалай өзгеретінін бақылаңыз.
Машинаны Үйрету (416 бет) → Сатып алу
KNN Интерактивті оқулық | StepByML
Параметрлер
Статистика
K мәні
3
Оқыту нүктелері
0
Тест нүктелері
0
Ағымдағы
-
KNN Алгоритм Қадамдары:
1-қадам: K таңдау
Көршілер санын таңдаңыз (K). Тақ сандар қолданылады.
• Кіші K (1,3): Шуға сезімтал, күрделі шекаралар
• Үлкен K (7,9): Тегіс шекаралар, шуға аз сезімтал

2-қадам: Қашықтықтарды есептеу
Тест нүктесінен БАРЛЫҚ оқыту нүктелеріне қашықтық есептеңіз.
• Евклид қашықтығы: d = √[(x₂-x₁)² + (y₂-y₁)²]

3-қадам: K жақын көршіні табу
Қашықтықтарды сұрыптап, ең кіші K қашықтықты таңдаңыз.

4-қадам: Дауыс беру
K көршінің кластарын санап, ең көп класты таңдаңыз.
Бұл қарапайым дауыс беру әдісі - көпшілік жеңеді.
Деректер кестесі
Деректерді генерациялаңыз
Бастауға дайын
"Келесі ▶" немесе "Бастау" басыңыз
Әр қадамда есептеулер көрсетіледі