Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?


Download 348.9 Kb.
bet61/62
Sana26.01.2023
Hajmi348.9 Kb.
#1128250
1   ...   54   55   56   57   58   59   60   61   62
Bog'liq
timsollar

k-yaqin qo'shnilar usuli
K-eng yaqin qo'shnilar (k-NN) usuli naqshni aniqlash va mashinani o'rganishda tasniflash va regressiya uchun ishlatiladigan parametr bo'lmagan usuldir. k-NN usuli ob'ektning k-eng yaqin qo'shnilarining ko'pchilik sinfiga qarab tasniflanishi mumkin degan fikrga asoslanadi.
k-NN usulining asosiy bosqichlari quyidagilardan iborat:

  1. k qiymatini tanlang: k - tasniflash yoki regressiya uchun hisobga olinadigan eng yaqin qo'shnilar sonini ifodalovchi musbat butun son.

  2. Masofa ko'rsatkichini tanlang: Bu ikki ob'ekt o'rtasidagi o'xshashlik o'lchovidir. k-NNda ishlatiladigan eng keng tarqalgan masofa ko'rsatkichi Evklid masofasidir, ammo boshqa ko'rsatkichlar ham ishlatilishi mumkin, masalan, Manxetten masofasi yoki Kosinus o'xshashligi.

  3. k-eng yaqin qo'shnilarni toping: Yangi ob'ekt uchun k-NN usuli yangi ob'ekt va o'quv ma'lumotlar to'plamidagi ob'ektlarning har biri orasidagi masofani hisoblash yo'li bilan o'quv ma'lumotlar to'plamidagi k-eng yaqin ob'ektlarni topadi.

  4. Sinf yoki qiymat tayinlash: Tasniflash uchun k-yaqin qo'shnilar orasidagi ko'pchilik sinf yangi ob'ektga tayinlanadi. Regressiya uchun k-eng yaqin qo'shnilarning o'rtacha yoki median qiymati yangi ob'ektga beriladi.

  5. Barcha yangi ob'ektlar uchun takrorlash: Bu jarayon tasniflanishi yoki ularning qiymatini bashorat qilish kerak bo'lgan barcha yangi ob'ektlar uchun takrorlanadi.

k-NN usuli bir qator afzalliklarga ega, masalan, uning soddaligi va ko'p toifali muammolarni hal qilish qobiliyati va chiziqli bo'lmagan qaror chegaralari. Bundan tashqari, sinov bosqichida juda ko'p hisoblashni talab qilmaydi, lekin uning ba'zi kamchiliklari bor, masalan, o'quv bosqichida yuqori hisoblash narxi, ahamiyatsiz xususiyatlarga sezgirlik va o'lchovlilikning la'nati.
Xulosa qilib aytganda, k-eng yaqin qo'shnilar (k-NN) naqshni aniqlash va mashinani o'rganishda tasniflash va regressiya uchun ishlatiladigan parametrik bo'lmagan usul bo'lib, u ob'ektning ko'pchilik sinfiga qarab tasniflanishi mumkin degan fikrga asoslanadi. uning k-eng yaqin qo'shnilari. k-NN usulining asosiy bosqichlari quyidagilardan iborat: k qiymatini tanlang, masofa ko'rsatkichini tanlang, k-eng yaqin qo'shnilarni toping, sinf yoki qiymatni belgilang va barcha yangi ob'ektlar uchun takrorlang.


Download 348.9 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   54   55   56   57   58   59   60   61   62




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling