k最近傍法(k-Nearest Neighbor, k-NN)でクラス分類・回帰分析・モデルの適用範囲(適用領域)の設定をしよう!

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 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。

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