Bài giảng Khai mở dữ liệu: Phương pháp k láng giềng (K nearest neighbors) giới thiệu về phương pháp k láng giềng, kết luận và hướng phát triển. Bài giảng phục vụ cho các bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin và những bạn quan tâm tới vấn đề này. | Khoa Công Nghệ Thông Tin Trường Đại Học Cần Thơ Phương pháp k láng giềng K nearest neighbors Đỗ Thanh Nghị dtnghi@ Cần Thơ 02-12-2008 Nội dung Giới thiệu về KNN Kết luận và hướng phát triển 2 Nội dung Giới thiệu về KNN Kết luận và hướng phát triển 3 Giới thiệu về KNN kết luận và hướng phát triển K nearest neighbors phương pháp KNN (tên khác instance-based, lazy) rất đơn giản, không có quá trình học khi phân loại mất nhiều thời gian, do quá trình tìm kiếm k dữ liệu lân cận, sau đó phân loại dựa trên majority vote (hồi quy dựa trên giá trị trung bình) kết quả phụ thuộc vài việc chọn khoảng cách sử dụng có thể làm việc trên nhiều loại dữ liệu khác nhau giải quyết các vấn đề về phân loại, hồi quy, gom nhóm, etc. cho kết quả tốt, tuy nhiên độ phức tạp của quá trình phân loại khá lớn được ứng dụng thành công trong hầu hết các lãnh vực tìm kiếm thông tin, nhận dạng, phân tích dữ liệu, etc. 4 Giới thiệu về KNN kết luận và hướng phát triển Kỹ thuật DM thành công trong ứng dụng thực .
