K-Nearest Neighbors (KNN) là một thuật toán học máy đơn giản nhưng mạnh mẽ được sử dụng cho cả nhiệm vụ phân loại và hồi quy. Nó được coi là một thuật toán học không tham số và lười biếng, nghĩa là nó không đưa ra giả định mạnh mẽ về phân phối dữ liệu cơ bản và trì hoãn tính toán cho đến thời điểm dự đoán. KNN đặc biệt trực quan và dễ triển khai, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị để hiểu các khái niệm học máy cơ bản.
KNN hoạt động như thế nào
Về bản chất, thuật toán K-Nearest Neighbors hoạt động theo nguyên tắc tương tự. Khi được trình bày với một điểm dữ liệu mới, chưa được phân loại, KNN sẽ xác định 'K' hàng xóm gần nhất của nó từ tập dữ liệu đào tạo. Giá trị của 'K' là một hằng số do người dùng xác định và nó xác định có bao nhiêu hàng xóm ảnh hưởng đến phân loại. Quá trình diễn ra như sau:
- Tính toán khoảng cách : KNN tính toán khoảng cách giữa điểm dữ liệu mới và mọi điểm khác trong tập dữ liệu đào tạo. Các số liệu khoảng cách phổ biến bao gồm khoảng cách Euclidean, khoảng cách Manhattan và khoảng cách Minkowski.
- Lựa chọn hàng xóm : Nó chọn 'K' điểm dữ liệu từ tập huấn luyện gần nhất với điểm dữ liệu mới, dựa trên khoảng cách được tính toán ở bước trước. 'K' điểm này là 'hàng xóm gần nhất'.
- Phân loại hoặc hồi quy:
- Phân loại : Đối với các tác vụ phân loại, KNN gán điểm dữ liệu mới cho lớp có tần suất xuất hiện nhiều nhất trong số 'K' hàng xóm gần nhất của nó. Về cơ bản, đây là phiếu bầu đa số giữa các hàng xóm.
- Hồi quy : Đối với các tác vụ hồi quy, KNN dự đoán giá trị cho điểm dữ liệu mới bằng cách tính toán giá trị trung bình (hoặc trung vị) của các giá trị 'K' lân cận gần nhất của nó.
Ứng dụng của KNN
Tính linh hoạt của KNN làm cho nó có thể áp dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Sau đây là một vài ví dụ thực tế:
- Hệ thống đề xuất : Trong các nền tảng như Netflix hoặc Amazon, KNN có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống đề xuất lọc cộng tác. Ví dụ, nếu bạn muốn đề xuất phim, KNN có thể tìm những người dùng "gần nhất" với bạn dựa trên lịch sử xem tương tự và sau đó đề xuất những bộ phim mà những người hàng xóm đó đã thích. Điều này thúc đẩy ý tưởng rằng những người dùng có sở thích tương tự trong quá khứ có thể sẽ có sở thích tương tự trong tương lai. Tìm hiểu thêm về hệ thống đề xuất và các ứng dụng AI khác trong phân tích dữ liệu .
- Chẩn đoán y khoa : KNN có thể hỗ trợ phân tích hình ảnh y khoa để chẩn đoán bệnh. Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân (triệu chứng, kết quả xét nghiệm, v.v.), KNN có thể tìm thấy 'K' bệnh nhân tương tự trong cơ sở dữ liệu và dựa trên chẩn đoán của họ, dự đoán chẩn đoán cho bệnh nhân mới. Ví dụ, trong phát hiện ung thư, các đặc điểm được trích xuất từ hình ảnh y khoa có thể được sử dụng và KNN có thể phân loại hình ảnh mới dựa trên sự tương đồng với các trường hợp lành tính hoặc ác tính đã biết.
Ưu điểm và nhược điểm của KNN
Giống như tất cả các thuật toán, KNN có những ưu và nhược điểm:
Thuận lợi:
- Tính đơn giản : KNN dễ hiểu và dễ triển khai.
- Tính linh hoạt : Có thể sử dụng cho cả phân loại và hồi quy.
- Phi tham số : Không đưa ra bất kỳ giả định nào về phân phối dữ liệu, điều này có thể có lợi trong nhiều tình huống thực tế.
- Không có giai đoạn đào tạo : Vì KNN là công cụ học lười nên không có giai đoạn đào tạo rõ ràng, giúp nó thích ứng nhanh với dữ liệu mới.
Nhược điểm:
- Tốn kém về mặt tính toán : Tại thời điểm dự đoán, KNN cần tính toán khoảng cách đến tất cả các điểm dữ liệu đào tạo, điều này có thể chậm đối với các tập dữ liệu lớn.
- Nhạy cảm với các tính năng không liên quan : KNN hoạt động kém nếu có các tính năng không liên quan, vì chúng có thể làm lệch các phép tính khoảng cách. Có thể cần đến các kỹ thuật lựa chọn tính năng hoặc giảm chiều .
- Giá trị 'K' tối ưu : Việc chọn đúng giá trị cho 'K' là rất quan trọng và thường đòi hỏi phải thử nghiệm. 'K' quá nhỏ có thể dẫn đến độ nhạy nhiễu, trong khi 'K' quá lớn có thể làm mờ ranh giới lớp. Các kỹ thuật như điều chỉnh siêu tham số có thể giúp tìm ra 'K' tối ưu.
- Dữ liệu mất cân bằng : KNN có thể thiên về lớp đa số trong các tập dữ liệu mất cân bằng vì các mẫu lớp đa số sẽ chiếm ưu thế trong vùng lân cận.
Các khái niệm liên quan
Hiểu được KNN liên quan đến các khái niệm học máy khác giúp đánh giá đúng vị trí của nó và thời điểm thích hợp nhất để sử dụng:
- So sánh với các thuật toán phân loại khác : Không giống như hồi quy logistic hoặc máy vectơ hỗ trợ là tham số và học ranh giới quyết định, KNN là phi tham số và dựa trên trường hợp. Ví dụ, trong khi hồi quy logistic mô hình hóa xác suất thành viên lớp, KNN trực tiếp sử dụng chính các điểm dữ liệu để phân loại.
- Mối quan hệ với các thuật toán phân cụm : Trong khi KNN là một thuật toán học có giám sát, nó chia sẻ khái niệm về độ tương đồng dựa trên khoảng cách với các thuật toán học không giám sát như phân cụm K-Means . Tuy nhiên, K-means được sử dụng để nhóm dữ liệu chưa được gắn nhãn vào các cụm, trong khi KNN được sử dụng để phân loại hoặc dự đoán các giá trị cho các điểm dữ liệu mới, có gắn nhãn hoặc chưa được gắn nhãn dựa trên dữ liệu đào tạo được gắn nhãn.
Tóm lại, K-Nearest Neighbors là một thuật toán nền tảng trong học máy, được đánh giá cao vì tính đơn giản và hiệu quả trong nhiều ứng dụng, đặc biệt là khi tập dữ liệu có kích thước vừa phải và các mẫu dữ liệu có thể phân biệt được bằng khoảng cách. Đối với các tập dữ liệu phức tạp hơn hoặc các ứng dụng thời gian thực yêu cầu suy luận nhanh hơn, các mô hình tinh vi hơn như Ultralytics YOLO để phát hiện đối tượng có thể được ưu tiên.
