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Algoritmo de los K-Vecinos Más Próximos

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by

manuel david arrieta fonseca

on 24 September 2014

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Transcript of Algoritmo de los K-Vecinos Más Próximos

Algoritmo de los K-Vecinos Más Próximos
K-NN
El algoritmo de los K vecinos más cercanos es uno de los algoritmos más simples que existen que muestran la esencia del aprendizaje basado en instancias.

Este algoritmo asume que todas las instancias corresponden a puntos que se encuentran en un espacio de dimensión n. El vecino más cercano de una instancia es definido en términos de la distancia Euclidiana estándar.


Historia
El algoritmo K-NN fue diseñado y desarrollado por Fix y Hodges en 1951, como método de clasificación supervisada, el cual realiza un aprendizaje supervisado basado en un conjunto de entrenamiento y prototipos.
Aplicaciones
Gracias!
Pseudocódigo
Es utilizado en el escalamiento de gráficos evitando la menor pérdida de píxeles.
El algoritmo K-NN es utilizado en los sistemas de GPS actuales.
Normalmente enfocado al reconocimiento de rostros.
Funcionamiento del algoritmo knn
Se tienen instancias ya clasificadas y se tienen ejemplos que requieren ser clasificados, KNN calcula la distancia entre los ejemplos sin clasificar a K ejemplos ya clasificados, y se asigna la clase que se repita mas.
Algoritmo de clasificación que sirve para saber a qué clase pertenece una instancia, dada la información de algunas clases definidas
Funcionamiento del algoritmo knn
Set de entrenamiento. instancias ya clasificadas
Set de pruebas. ejemplos que se van a clasificar
Se tomara K = 1
Dato a clasificar, 3 examen y 35 clases.
Funcionamiento del algoritmo knn
Distancia euclidiana, es la distancia entre dos puntos en un plano cartesiano
Variantes del K-NN
K-NN con rechazo:
Se necesitan garantías para clasificar
K-NN con distancia media:
Se asigna el nuevo caso a la clase que tenga distancia media sea menor.
K-NN con distancia mínima:
Se selecciona el centroide de cada clase y el nuevo caso se asigna al que más cerca esté.
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