今回は、k最近傍法 (k-Nearest Neighbor, k-NN) についてです。k-NN だけで、
- クラス分類
- 回帰分析
- モデルの適用範囲(適用領域)の設定
の３つもできてしまうんです。
そんな有用な k-NN について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。k-NN の具体例や計算方法について説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください。
pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。
興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。
k-NN の概要
- 各サンプルについて、最も距離の近い k 個のサンプルに基づく方法
- クラス分類、回帰分析、モデルの適用範囲に利用可能
- k の値を事前に決める必要がある
- 距離として、ユークリッド距離だけでなく様々な距離を利用できる
- 距離を非類似度と考えて、いろいろな類似度の指標も利用できる
スライドのタイトル
- k-NN とは？
- k-NN によるクラス分類
- k-NN によるクラス分類 図
- k-NN による回帰分析
- k をどう決めるか？(クラス分類・回帰分析)
- k-NN によるモデルの適用範囲の設定
- k-NN によるモデルの適用範囲の指標
- 指標の閾値をどう決めるか？
- k の値をどう決めるか？(モデルの適用範囲)
- 距離
- 非類似度
以上です。
質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。
