Knn

L'algorithme des K-Nearest Neighbors (KNN), une technique d'apprentissage automatique supervisé, est principalement utilisé pour la classification. Cet algorithme fonctionne en classant un nouveau point de données selon les catégories de ses voisins les plus proches dans l'ensemble d'entraînement.

Dans le contexte de la classification, le classificateur KNN attribue une classe à un nouveau point de données en identifiant les 'k' voisins les plus proches dans l'ensemble d'entraînement, 'k' étant un paramètre défini par l'utilisateur. La classification du nouveau point de données est ensuite déterminée par un vote majoritaire parmi ces 'k' plus proches voisins.

Malgré sa simplicité et son adaptabilité, l'algorithme KNN est intensif en calcul pour des ensembles de données volumineux. Il nécessite une sélection minutieuse à la fois de la valeur de 'k' et de la métrique de distance. Néanmoins, KNN reste un outil largement utilisé et efficace pour les tâches de classification dans le domaine de l'apprentissage automatique.