K-Nearest Neighbors（KNN）は、分類と回帰タスクの両方に使用される、シンプルかつ強力な機械学習アルゴリズムです。KNNはノンパラメトリックでレイジーな学習アルゴリズムであり、基礎となるデータ分布について強い仮定を持たず、予測時まで計算を延期する。KNNは特に直感的で実装が簡単なので、基本的な機械学習の概念を理解するための貴重なツールである。
KNNの仕組み
K-最近傍アルゴリズムは、その核心において類似性の原理に基づいて動作する。新しい未分類のデータポイントが提示されると、KNNは訓練データセットからその「K」近傍を特定する。K'の値はユーザー定義の定数で、分類に影響を与える近傍の数を決定します。プロセスは以下のように展開される：
- 距離計算：KNNは新しいデータ点と訓練データセット内の他の点との距離を計算する。一般的な距離測定基準には、ユークリッド距離、マンハッタン距離、ミンコフスキー距離がある。
- 近傍選択：前のステップで計算された距離に基づいて、新しいデータ点に最も近い「K」個のデータ点をトレーニングセットから選択する。これらの「K」点は「最近傍」である。
- 分類または回帰:
- 分類：分類タスクの場合、KNNは新しいデータ点を、その「K」個の最近傍の中で最も頻度の高いクラスに割り当てる。これは基本的に、近傍クラス間の多数決である。
- 回帰：回帰タスクでは、KNNは「K」個の最近傍の値の平均（または中央値）を計算することによって、新しいデータ点の値を予測する。
KNNの応用
KNNの多用途性は、様々なドメインに適用できる。以下はその実例である：
- 推薦システム：ネットフリックスやアマゾンのようなプラットフォームでは、KNNは協調フィルタリング推薦システムを構築するのに使われる。例えば、映画を推薦して欲しい場合、KNNは類似した視聴履歴に基づいて、あなたに「最も近い隣人」であるユーザーを見つけ、その隣人が楽しんだ映画を推薦することができる。これは、過去に同じような嗜好を持ったユーザーは、将来も同じような嗜好を持つ可能性が高いという考え方を活用したものです。データ分析におけるレコメンデーション・システムやその他のAIアプリケーションの詳細については、こちらをご覧ください。
- 医療診断：KNNは病気を診断するための医療画像解析を支援することができる。患者データ（症状、検査結果など）を分析することで、KNNはデータベースから「K」人の類似患者を見つけ、その診断に基づいて、新しい患者の診断を予測することができる。例えば、癌の検出では、医用画像から抽出した特徴を使用し、KNNは既知の良性または悪性の症例との類似性に基づいて新しい画像を分類することができる。
KNNの利点と欠点
すべてのアルゴリズムがそうであるように、KNNにも長所と短所がある：
利点がある：
- 単純さ：KNNは理解しやすく、実装も簡単である。
- 多用途：分類と回帰の両方に使用できる。
- ノンパラメトリック：データ分布について仮定を置かない。
- 学習フェーズがない：KNNは遅延学習なので、明示的な学習フェーズがなく、新しいデータに素早く適応できる。
デメリット
- 計算コストが高い：予測時、KNNはすべての学習データ点への距離を計算する必要があり、大規模なデータセットでは時間がかかる。
- 無関係な特徴に敏感：KNNは、無関係な特徴が存在すると、距離計算を歪めてしまうため、パフォーマンスが低下する。特徴選択または次元削減技術が必要かもしれない。
- 最適な'K'値：K'の適切な値を選択することは非常に重要であり、多くの場合実験が必要である。小さすぎる'K'はノイズの感度につながり、大きすぎる'K'はクラスの境界をぼやかす可能性がある。ハイパーパラメータチューニングのようなテクニックは、最適な'K'を見つけるのに役立ちます。
- 不均衡なデータ：不均衡なデータセットでは、多数クラスのサンプルが近傍を支配するため、KNNは多数クラスに偏る可能性がある。
関連概念
KNNを他の機械学習の概念と関連付けて理解することは、KNNのニッチを理解し、どのような場合に使用するのが最も適切かを理解するのに役立つ：
- 他の分類アルゴリズムとの比較パラメトリックで決定境界を学習するロジスティック回帰やサポート・ベクトル・マシンとは異なり、KNNはノン・パラメトリックでインスタンス・ベースである。例えば、ロジスティック回帰がクラス・メンバーシップの確率をモデル化するのに対して、KNNは分類のためにデータ・ポイントそのものを直接使用する。
- クラスタリング・アルゴリズムとの関係KNNは教師あり学習アルゴリズムであるが、K-Meansクラスタリングのような教師なし学習アルゴリズムと距離ベースの類似性の概念を共有している。しかし、K-Meansはラベル付けされていないデータをクラスタにグループ化するために使用されるのに対し、KNNはラベル付けされた学習データに基づいて、新しい、ラベル付けされた、またはラベル付けされていないデータポイントの値を分類または予測するために使用される。
要約すると、K-最近傍は機械学習における基礎的なアルゴリズムであり、特にデータセットが適度な大きさで、データパターンが近接によって識別可能な場合に、そのシンプルさと様々なアプリケーションにおける有効性が評価される。より複雑なデータセットや、より高速な推論を必要とするリアルタイムのアプリケーションでは、物体検出のための Ultralytics YOLOのような洗練されたモデルが好まれるかもしれない。
