Data Mining



     Секундомер соспр на сайте http://www.quadroelectro.ru. |     

Недостатки метода "ближайшего соседа"


  • Данный метод не создает каких-либо моделей или правил, обобщающих предыдущий опыт, - в выборе решения они основываются на всем массиве доступных исторических данных, поэтому невозможно сказать, на каком основании строятся ответы.
  • Существует сложность выбора меры "близости" (метрики). От этой меры главным образом зависит объем множества записей, которые нужно хранить в памяти для достижения удовлетворительной классификации или прогноза. Также существует высокая зависимость результатов классификации от выбранной метрики.
  • При использовании метода возникает необходимость полного перебора обучающей выборки при распознавании, следствие этого - вычислительная трудоемкость.
  • Типичные задачи данного метода - это задачи небольшой размерности по количеству классов и переменных.

С помощью данного метода решаются задачи классификации и регрессии.

Рассмотрим подробно принципы работы метода k-ближайших соседей для решения задач классификации и регрессии (прогнозирования).




Содержание  Назад  Вперед