学習と分類のための最近傍法の簡略レビュー

k-最近傍(kNN)アルゴリズムは、簡単でありながら効果的な機械学習アルゴリズムです。分類および回帰に対して効果的ですが、分類予測により広く使用されています。kNNはデータを整然としたクラスターまたはサブセットにグループ化し、新しく入力されたデータを以前に訓練されたデータとの類似性に基づいて分類します。入力は、最も近い隣接者を多数共有しているクラスに割り当てられます。kNNは効果的ですが、多くの弱点があります。本論文では、kNN法および以前の研究で利用可能な修正版を強調します。これらのバリアントは、kNNの弱点を取り除き、より効率的な方法を提供します。