#алгоритмы 

> Если вы пытаетесь выполнить классификацию чего-либо, сначала попробуйте применить алгоритм k ближайших соседей

![[Pasted image 20250123090038.png]]
Среди соседей больше апельсинов, чем грейпфрутов. Следовательно, этот
фрукт, скорее всего, является апельсином.

![[Pasted image 20250123090113.png]]

Например, расстояние между A и B вычисляется так: $\sqrt{((x_1-x_2)^2 + (y_1-y_2)^2)}$

![[Pasted image 20250123090408.png]]

Вместо вычисления расстояния в двух измерениях можно вычислить расстояние в пяти измерениях. Формула расстояния остается неизменной.
![[Pasted image 20250123090549.png]]

Метрика расстояния с пятью числами сообщает, насколько близки между собой эти наборы.

У алгоритма k-ближайших соседей есть два основных применения
- классификация - распределение по категориям;
- регреcсия - прогнозирование ответа (в числовом выражении).

«Извлечением признаков» называется преобразование элемента (например, фрукта или пользователя) в список чисел, которые могут использоваться для сравнения.
Качественный выбор признаков — важная часть успешного алгоритма k ближайших соседей.

![[Pasted image 20250123091457.png]]

Применение
- Машинное обучение (рекомендации, распознавание текста, прогнозирование)


Источники:
- [[Адитья Бхаргава - Грокаем Алгоритмы]]