Sınıflandırma, regresyon, görüntü tanıma ve daha fazlası için çok yönlü bir makine öğrenimi algoritması olan KNN'yi keşfedin. Veri yakınlığını kullanarak nasıl tahminde bulunduğunu öğrenin.
K-En Yakın Komşular (KNN), sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan basit ancak güçlü bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Birincil işlevi, özellik uzayındaki en yakın 'k' veri noktasına dayalı olarak bir veri noktasının sınıfını veya değerini tahmin etmektir. KNN, özellikle karar sınırının doğrusal olmadığı veri kümelerinde, sınıflandırma problemlerini ele almadaki basitliği ve etkinliği ile bilinir.
KNN, mevcut tüm veri noktalarını depolayarak ve bir tahmin gerektiğinde, sorgu noktasına en yakın 'k' komşuyu belirleyerek çalışır. Algoritma daha sonra bu komşular arasında en yaygın sınıfı (sınıflandırma için) veya ortalama değeri (regresyon için) tahmin olarak belirler.
Uzaklık Metriği: KNN'de uzaklık metriğinin seçimi çok önemlidir. Yaygın metrikler arasında Öklid, Manhattan ve Minkowski uzaklıkları bulunur. Bu metrik, veri noktalarının "yakınlığının" nasıl ölçüldüğünü belirler.
'k' değerinin seçilmesi: Uygun 'k' değerinin seçilmesi modelin performansı için kritik öneme sahiptir. Küçük bir 'k' değeri modeli gürültüye karşı daha hassas hale getirirken, büyük bir 'k' değeri karar sınırını aşırı basitleştirerek potansiyel olarak ince kalıpları gözden kaçırabilir.
Hesaplama Karmaşıklığı: KNN, sorgu noktası ile veri kümesindeki diğer tüm noktalar arasındaki mesafelerin hesaplanmasını gerektirir ve veri kümesi boyutu arttıkça hesaplama açısından yoğun hale gelir. Bu özellik KNN'nin optimizasyon olmadan büyük veri kümelerinde kullanılmasını zorlaştırabilir.
Görüntü Tanıma: KNN, görüntüleri piksel yoğunluk değerlerine göre kategorize edebilir. Bilgisayarla görmede, yeni görüntüleri daha önce kategorize edilmiş olanlarla karşılaştırarak görüntü veri kümelerindeki desenleri tespit etmek için kullanılır.
Öneri Sistemleri: Kullanıcı-öğe etkileşim verilerinden yararlanan KNN, öneriler sunmak için benzer kullanıcıları veya öğeleri tanımlar. Bu teknik genellikle e-ticaret platformlarında kullanıcının geçmiş davranışlarına ve tercihlerine dayalı olarak ürün önermek için kullanılır.
Sağlık Hizmetlerinde Teşhis: KNN, yeni hasta verilerini geçmiş hasta kayıtlarından elde edilen mevcut verilerle karşılaştırarak hasta durumlarının tahmin edilmesine yardımcı olur, teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olur.
Dolandırıcılık Tespiti: Finansal kuruluşlar, geçmiş işlem geçmişine dayalı olarak dolandırıcılığa özgü kalıpları tanımlayarak hileli işlemleri tespit etmek için KNN kullanır.
Hisse Senedi Fiyat Tahmini: Finans alanında KNN, geçmiş eğilimleri analiz ederek ve gelecekteki hareketleri tahmin etmek için benzer tarihsel kalıpları belirleyerek hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için uygulanır.
Artıları:
Eksiler:
K-Means Kümeleme: KNN sınıflandırma için kullanılırken, K-Means K ümeleme, özellik benzerliğine dayalı olarak verileri kümelere ayıran denetimsiz bir öğrenme algoritmasıdır.
Destek Vektör Makinesi (SVM): KNN'nin aksine SVM, özellik uzayında farklı sınıfları en iyi şekilde ayıran hiper düzlemi bulan denetimli bir öğrenme modelidir. Destek Vektör Makineleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Karar Ağaçları: Bu modeller, sınıflandırmaya yardımcı olmak için ağaç benzeri bir karar grafiği oluşturur. Karar Ağaçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Pratik uygulamalar ve dağıtım için, KNN ve ötesi gibi makine öğrenimi modellerinin kolay eğitimini ve dağıtımını sağlayan bir platform olan Ultralytics HUB'ın yeteneklerini keşfedin. Yapay zeka projelerinizde kodsuz çözümlerden yararlanmak için Ultralytics HUB adresini ziyaret edin.
KNN'nin daha geniş makine öğrenimi görevlerine nasıl uyduğunu anlamak için, Denetimli Öğrenme ve diğer ilgili makine öğrenimi kavramlarını daha fazla keşfedin.
