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KNN e os K vizinhos mais próximos
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O mais simples algoritmo em machine learning.
O KNN (do inglês k-Nearest Neighbors), traduzido como k vizinhos mais próximos, é um algoritmo do tipo Lazy Learners (traduzido como Aprendizado Tardio), pois esses tipos de algoritmo realizam o aprendizado somente quando solicitados para classificação de um novo exemplo.
A ideia geral do KNN é encontrar os k exemplos mais próximos do exemplo não classificado, sendo a classificação feita com base no rótulo desses exemplos mais próximos. Apesar de necessitar de um tempo menor de treinamento, o custo computacional para rotular um novo exemplo é alto, pois necessitam de técnicas
de armazenamento e recuperação de dados de treinamento, na pior das hipóteses, o exemplo a ser classificado será comparado com todos os exemplos contidos no conjunto de treinamento.
Dado um novo exemplo a ser classificado, o KNN realiza os seguintes passos:
1 - calcula a distância entre esse exemplos e os outros do conjunto, de acordo com alguma medida de similaridade;
2 - os exemplos mais próximos são selecionados;
3 - o exemplo é classificado em determinada categoria de acordo com algum critério e agrupamento das categorias dos exemplos selecionados.
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