K-nn mashinali o'qitish algoritmini o'rganish

K-nn mashinali o'qitish algoritmini o'rganish

K-nn (k-yaqinlar) algoritmi, ma'lumotlar ustida sinflandirish amalini bajaruvchi bir ma'lumot o'qitish algoritmidir. Bu algoritmda, yangi obyektni sinflandirish uchun o'xshashlikni hisoblash uchun k yopiq yaqin obyektlar hisoblanadi. Obyektlar o'rtasidagi masofa kichikligi k yopiq yaxshi sinflarni belgilashda ishlatiladi.

K-nn algoritmi quyidagi bosqichlardan iborat:

1. Ma'lumotlar to'plamini o'rganish: K-nn algoritmi uchun o'qitish jarayoni ma'lumotlar to'plamini o'rganish bilan boshlanadi. Ma'lumotlar, sinflarni belgilaydigan xususiyatlar (feature) va ularga mos keladigan sinflar (label) bilan tashkil etiladi.

2. Ma'lumotlarni normalizatsiya qilish: Ma'lumotlar o'rtasidagi masofalarni to'g'ri natijalarga olib kelish uchun, ularni normalizatsiya qilish tavsiya qilinadi. Bunda, har bir xususiyatning qiymatlari o'rtalamadan ajralib, ulardagi o'zgarishlar kengaytiriladi.

3. Sinflandirish jarayonini boshlash: Yangi obyekt sinflandirilishi kerak bo'lgan vaqt, k yopiq yaqin obyektlar tanlanadi. Bu obyektning sinfi, yopiq yaxshi sinflarga ko'ra belgilanadi.

4. Masofa hisoblash: Tanlangan k yopiq obyektlar bilan yangi obyekt o'rtasidagi masofa hisoblanadi. U masofa o'rtasidagi kichiklikni o'z ichiga oladi.

5. Sinflarni hisoblash: Tanlangan k yopiq obyektlarning sinflari hisoblanadi.

6. Natija chiqarish: Sinflardan hosil bo'lgan statistik ma'lumotlar asosida, yangi obyektning o'ziga xos sinfi aniqlanadi.

7. Algoritmlarni baholash: K-nn algoritmi uchun k optimal qiymatini aniqlash uchun validatsiya jarayoni o'tkaziladi. Ma'lumotlar to'plamini bo'lib, uni o'qitish va sinflandirish jarayonlarini bajarish uchun k qiymatini belgilashda yordam beradi.

K-nn algoritmi odatda sinflandirish vazifalarida qo'llaniladi. U esa o'qitish uchun juda oddiy va tushunarli bir usul hisoblanadi. Algoritmda k qiymati, k yaxin obyektlar sonini ifodalaydi va qo'llanuvchining tanlangan k qiymatiga bog'liq bo'ladi.

Bu bilan birga, k-nn algoritmi, o'qitish jarayonida ma'lumotlar to'plamini o'rganish, sinflarni hisoblash va yangi obyektlarni sinflandirish uchun yuqori darajada o'zgartirishlarni ko'rsatadi.