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


m (Remplacement de texte — « <!-- Scotty2 --> » par «  »)
m (Remplacement de texte — « <!-- Wikipedia --> » par «  »)
Ligne 1 : Ligne 1 :


<!-- Wikipedia -->
 
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]

Version du 6 mai 2020 à 10:04


Définition

En intelligence artificielle, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors.

Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.

Français

méthode des k plus proches voisins loc. nom. fém.

Anglais

k-nearest neighbour



Source : Wikipedia IA