Knn একটি শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম?

2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44

KNN অ্যালগরিদম সহজতম এক শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম এবং এটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত শিক্ষার একটি অ্যালগরিদম . কেএনএন একটি নন-প্যারামেট্রিক, অলস শিক্ষা অ্যালগরিদম . এর উদ্দেশ্য হল একটি ডাটাবেস ব্যবহার করা যেখানে ডেটা পয়েন্টগুলিকে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন শ্রেণীতে বিভক্ত করা হয়। শ্রেণীবিভাগ একটি নতুন নমুনা পয়েন্টের।

এছাড়া, Knn কি একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম?

মেশিন লার্নিং, মানুষ প্রায়ই বিভ্রান্ত হয় k- মানে ( k- মানে ক্লাস্টারিং ) এবং কেএনএন (k- নিকটতম প্রতিবেশী)। K- মানে একটি তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা অ্যালগরিদম ব্যবহারের জন্য ক্লাস্টারিং সমস্যা যেখানে কেএনএন একটি তত্ত্বাবধানে শিক্ষা অ্যালগরিদম শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সমস্যার জন্য ব্যবহৃত।

অধিকন্তু, কেএনএন অ্যালগরিদম কি তত্ত্বাবধানে আছে নাকি তত্ত্বাবধানে নেই? কেএনএন প্রতিনিধিত্ব করে একটি তত্ত্বাবধানে শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম যা k সংখ্যা বা নিকটতম ডেটা পয়েন্ট অনুসারে নতুন ডেটা পয়েন্ট দেবে, যখন k- মানে ক্লাস্টারিং একটি তত্ত্বাবধানহীন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যেটি k সংখ্যার ক্লাস্টারে ডেটা সংগ্রহ করে এবং গ্রুপ করে।

এছাড়াও জিজ্ঞাসা করা হয়েছে, মাল্টি ক্লাস শ্রেণীবিভাগের জন্য Knn ব্যবহার করা যেতে পারে?

দ্য k- নিকটতম প্রতিবেশী অ্যালগরিদম ( কেএনএন ) প্রচলিত সমাধানের জন্য একটি স্বজ্ঞাত কিন্তু কার্যকর মেশিন লার্নিং পদ্ধতি শ্রেণীবিভাগ সমস্যা এই কাগজে, আমরা অন্য ধরনের প্রস্তাব কেএনএন -এর জন্য ভিত্তিক শেখার অ্যালগরিদম বহু - লেবেল শ্রেণীবিভাগ.

K মানে ক্লাস্টারিং তত্ত্বাবধান?

কে - মানে ইহা একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা পয়েন্টগুলির একটি সেট বিভাজন করার চেষ্টা করে কে সেট ( ক্লাস্টার ) যেমন প্রতিটি পয়েন্ট ক্লাস্টার একে অপরের কাছাকাছি থাকার ঝোঁক। এটাই তত্ত্বাবধানে কারণ আপনি অন্যান্য পয়েন্টের পরিচিত শ্রেণিবিন্যাসের উপর ভিত্তি করে একটি বিন্দুকে শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করছেন।