Ikasketa automatikoa eta Datu-meatzaritza |
---|
![]() |
k auzokide hurbilenen metodoa (ingelesez: k-nearest neighbors edo K-NN) datu-meatzaritzan eta ikasketa automatikoan sailkapen gainbegiratua egiteko metodo bat da. Entrenamendurako kasuen artean, k auzokide hurbilenetan oinarritzen da kasu berrien sailkapena egiteko. Hurbileneko k auzokideen klase-aldagaiaren balioa aztertu eta sarrien agertzen den klasea esleitzen zaio kasu berriari.
k-NN algoritmoak ikasketa nagia edo alferra (lazy learning) egiten duela esaten da, ez duelako eredu bat induzitzen ikasketa-fasean; entrenamendurako datu-basetik eredu bat sortu beharrean, datu-base berarekin egiten da kasu berriaren klase-aldagaiaren iragarpena test-fasean.
Metodoa sinplea eta intuitiboa da; distantzien kalkuluan oinarritzen da. Algoritmoaren bertsiorik sinpleenean k auzokide hurbilenen klaseei tratamendu bera ematen zaie, baina badira algoritmoaren aldaera desberdinak auzokideen artean bereizketa egiteko, kasu berrira duten distantziaren arabera garrantzia maila desberdina emateko, adibidez[1].