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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. | |||
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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. | |||
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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. | |||
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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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Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:38
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 »
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
