« Algorithme des k plus proches voisins » : différence entre les versions


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


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[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
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[[Catégorie:101]]
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[[Catégorie:Publication]]

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.



101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »