കെ-സമീപത്തുള്ള അയൽക്കാർ (കെഎൻഎൻ) രീതി മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ ഒരു അടിസ്ഥാന അൽഗോരിതം ആണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഗണിതശാസ്ത്രത്തിലും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മേഖലകളിലും. കെഎൻഎൻ, അതിന്റെ തത്വങ്ങൾ, നടപ്പാക്കൽ, പ്രയോഗങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് സമഗ്രമായ ഒരു ധാരണ നൽകാൻ ഈ ടോപ്പിക്ക് ക്ലസ്റ്റർ ശ്രമിക്കുന്നു.
കെഎൻഎന്റെ അടിസ്ഥാനം
സമാന സ്വഭാവസവിശേഷതകളുള്ള ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളോ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളോ സമാന വിഭാഗങ്ങളിലോ ഗ്രൂപ്പുകളിലോ വീഴുന്നു എന്ന തത്വത്തിലാണ് കെഎൻഎൻ അൽഗോരിതം പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഈ തത്ത്വം കെഎൻഎൻ-ന്റെ അടിസ്ഥാനം രൂപപ്പെടുത്തുകയും വിവിധ തരംതിരിവുകളിലും റിഗ്രഷൻ ജോലികളിലും അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയെ അടിവരയിടുകയും ചെയ്യുന്നു.
കെഎൻഎൻ ഗണിതശാസ്ത്ര ഫൗണ്ടേഷൻ
ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര വീക്ഷണകോണിൽ, KNN രീതി ഒരു മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ സ്പേസിലെ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരം കണക്കാക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു. KNN-ൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന പൊതുവായ ദൂര അളവുകളിൽ യൂക്ലിഡിയൻ ദൂരം, മാൻഹട്ടൻ ദൂരം, മിങ്കോവ്സ്കി ദൂരം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ സാമീപ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കെഎൻഎൻ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ ഗണിതശാസ്ത്ര ആശയങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
കെഎൻഎൻ നടപ്പാക്കൽ
KNN നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ k യുടെ ഒപ്റ്റിമൽ മൂല്യം (അടുത്തുള്ള അയൽവാസികളുടെ എണ്ണം) തിരിച്ചറിയുകയും നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്ന ഡൊമെയ്ൻ അടിസ്ഥാനമാക്കി അനുയോജ്യമായ ഒരു ദൂരം മെട്രിക് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, ഫീച്ചർ സ്കെയിലിംഗ്, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ KNN-ന്റെ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കുകയും അത് നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ പ്രധാന പരിഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
കെഎൻഎൻ തത്വങ്ങൾ
KNN-ന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വം ഉദാഹരണങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതോ അലസമായതോ ആയ പഠനത്തിന്റെ ഒരു രൂപമാണ്, അതിൽ അൽഗോരിതം ഒരു മാതൃക വ്യക്തമായി നിർമ്മിക്കുന്നില്ല, മറിച്ച് പരിശീലന ഡാറ്റ സംഭരിക്കുകയും പ്രവചന ഘട്ടത്തിൽ അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ തത്ത്വം KNN നെ ഫ്ലെക്സിബിൾ ആക്കുകയും വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റകളോടും പ്രശ്ന ഡൊമെയ്‌നുകളോടും പൊരുത്തപ്പെടാനും സഹായിക്കുന്നു.
കെഎൻഎന്റെ അപേക്ഷകൾ
പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ, ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണം, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡൊമെയ്‌നുകളിൽ കെഎൻഎൻ ആപ്ലിക്കേഷൻ കണ്ടെത്തുന്നു. നോൺ-ലീനിയർ തീരുമാന അതിരുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള അതിന്റെ കഴിവും അതിന്റെ ലാളിത്യവും യഥാർത്ഥ ലോക മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇതിനെ ഒരു ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കി മാറ്റുന്നു.
ഗണിതവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുമായുള്ള ബന്ധം
KNN രീതി ഗണിതശാസ്ത്രത്തിലും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കിലും ആഴത്തിൽ വേരൂന്നിയതാണ്, ദൂര അളവുകൾ, പ്രോബബിലിസ്റ്റിക് ന്യായവാദം, തീരുമാന അതിരുകൾ എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കെഎൻഎൻ-ന്റെ ഗണിതശാസ്ത്രപരവും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുമായ അടിത്തറകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ അതിന്റെ പ്രകടനം ഫലപ്രദമായി പ്രയോഗിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും നിർണായകമാണ്.