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Dernière version du 30 août 2024 à 13:53

Définition

L'algorithme des k plus proches voisins est une méthode d'apprentissage automatique supervisé utilisée pour la classification et la régression afin de classer une donnée en entrée dans la catégorie à laquelle appartiennent ses k plus proches voisins dans l'espace des attributs.

Compléments

L'algorithme des k plus proches voisins est un cas particulier d'un algorithme apprentissage à base de voisinage.

L’entraînement de l'algorithme des k plus proches voisins consiste à rassembler les données dans une structure de données facilitant le repérage des voisins. Le plus gros du calcul est réalisé au moment de la classification d’une nouvelle donnée localement avec des exemples voisins

Pour prédire l'étiquette associée à une donnée x (un point), la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte les k données voisines de x selon une métrique (c.-à-d. une mesure) de proximité basée sur les attributs associés à la donnée. Pour une étiquette catégorielle, l'étiquette de x sera celle de la majorité alors que pour une étiquette numérique ce sera généralement la moyenne.

L'algorithme des k plus proches voisins est non-paramétrique, c'est-à-dire que son nombre de paramètres n’est pas fixe, il est potentiellement infini et dépend de la quantité de données traitée. Aussi, le modèle n’est pas fixe et grossit avec la complexité des données.

Français

algorithme des k plus proches voisins

algorithme des KPPV

algorithme des k-PPV

algorithme des plus proches voisins

KPPV

k-PPV

Anglais

k-nearest-neighbors algorithm

k-NN algorithm

KNN algorithm

nearest neighbors algorithm

k-nearest neighbors

k-nearest neighbours

k-NN

KNN

Sources

Source: Vincent, Pascal (2003). Modèles à noyaux à structure locale, thèse de doctorat, Université de Montréal, 188 pages.

Source: Wikipédia, Méthode des k plus proches voisins.

Source: Mathieu-Dupas, Eve (2010). Algorithme des k plus proches voisins pondérés et application en diagnostic, Actes des 42èmes Journées de Statistique, Marseille, France, 8 pages.

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-<!-- Vocabulaire -->
+==Définition==
-[[Category:Apprentissage automatique]]
+L'algorithme des k plus proches voisins est une méthode d'[[Apprentissage_supervis%C3%A9|apprentissage automatique supervisé]] utilisée pour la classification et la régression afin de classer une donnée en entrée dans la catégorie à laquelle appartiennent ses k plus proches voisins dans l'espace des attributs.
-[[Category:Termino 2019]]
-== Définition ==
+==Compléments==
-Méthode non paramétrique utilisée pour la classification et la régression afin de classer une donnée en entrée dans la catégorie à laquelle appartient les k plus proches voisins dans l'espace des caractéristiques identifiées par apprentissage.
+L'algorithme des k plus proches voisins est un cas particulier d'un algorithme [[apprentissage à base de voisinage]].
+<hr/>
+L’entraînement de l'algorithme des k plus proches voisins consiste à rassembler les données dans une structure de données facilitant le repérage des voisins. Le plus gros du calcul est réalisé au moment de la classification d’une nouvelle donnée localement avec des exemples voisins
+<hr/>
+Pour prédire l'étiquette associée à une donnée x (un point), la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte les k données voisines de x selon une métrique (c.-à-d. une mesure) de proximité basée sur les attributs associés à la donnée. Pour une étiquette catégorielle, l'étiquette de x sera celle de la majorité alors que pour une étiquette numérique ce sera généralement la moyenne.
+<hr/>
+L'algorithme des k plus proches voisins est non-paramétrique, c'est-à-dire que son nombre de paramètres n’est pas fixe, il est potentiellement infini et dépend de la quantité de données traitée. Aussi, le modèle n’est pas fixe et grossit avec la complexité des données.
-Note<br>
+==Français==
-Cas particulier d'un algorithme d'apprentissage à base d'exemples ou apprentissage à base de voisinage
+'''algorithme des k plus proches voisins'''
-== Français ==
+'''algorithme des KPPV'''
-'''algorithme des k plus proches voisins'''
-'''algorithme des KNN'''
+'''algorithme des k-PPV'''
-'''méthode des k plus proches voisins'''
+'''algorithme des plus proches voisins'''
-== Anglais ==
+'''KPPV'''
-'''k-nearest-neighbors'''
+'''k-PPV'''
+==Anglais==
+'''k-nearest-neighbors algorithm'''
+'''k-NN algorithm'''
+'''KNN algorithm'''
+'''nearest neighbors algorithm'''
+'''k-nearest neighbors'''
+'''k-nearest neighbours'''
 '''k-NN'''
-'''KPPV'''
 '''KNN'''
+==Sources==
+Source: Vincent, Pascal (2003). ''Modèles à noyaux à structure locale, thèse de doctorat'', Université de Montréal, 188 pages.
-<small>
+[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_k_plus_proches_voisins Source: Wikipédia, ''Méthode des k plus proches voisins.'']
-Source : Vincent, Pascal (2003). Modèles à noyaux à structure locale, thèse de doctorat, Université de Montréal, 188 pages.
-[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_des_k_plus_proches_voisins   Source : Wikipédia, consulté le 1er juin 2019.]
+Source: Mathieu-Dupas, Eve (2010). ''Algorithme des k plus proches voisins pondérés et application en diagnostic'', Actes des 42èmes Journées de Statistique, Marseille, France, 8 pages.
-Source : Mathieu-Dupas, Eve (2010). Algorithme des k plus proches voisins pondérés et application en diagnostic, Actes des 42èmes Journées de Statistique, Marseille, France, 8 pages.
+</small><br> {{Modèle:101}}<br>
-[https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm, Source : Wikipedia, consulté le 1er juin 2019.]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:101]]

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