برنامه نویسی متلب نزدیکترین همسایه

توضیحات

این آموزش قسمت پنجم بسته آموزشی جامع یادگیری ماشین می باشد. به کاربران عزیز توصیه می شود قسمت های اول و دوم این بسته را مشاهده کنند تا با مفاهیم و پیش پردازش داده و معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین آشنا شوند.

الگوریتم نزدیکترین همسایه یکی از روشهای یادگیری ماشین غیرپارامتری می باشد که برای دسته بندی و رگرسیون استفاده می شود. منظور از غیرپارامتری ، یعنی این روش هیچ گونه پیش فرضی از نحوه توزیع داده ها ندارد و فقط کافی است داده به ورودی آن اعمال شود. این روش ساختار خود را بر اساس داده ورودی تنظیم می کند. پس در مواقعی که دانش کمی یا هیچ دانشی از نحوه توزیع داده ها موجود نیست، خوب است که روش KNN مورد تست قرار گیرد.

اصل کار الگوریتم نزدیکترین همسایه بر اساس فاصله است. معیاری به نام فاصله در این روش مشخص کننده همسایه می باشد. تعیین معیار همسایه تاثیر بسیار زیادی بر راندمان دسته بندی کننده دارد. یک مقاله در سال 2019 یک مرور بر تمامی معیارهای همسایه انجام داده است که در کنار کدهای همراه این فیلم آموزشی قابل مشاهده است.

KNN بسیار سریع است یعنی برخلاف برخی از مدلهای یادگیری ماشین که زمان طولانی برای آموزش لازم دارند. KNN فرایند آموزش سریعی دارد اما گاهی نیاز به حجم حافظه زیادی دارد تا محاسبات خود آموزش آن انجام شود اما در مرحله تست بسیار سریع جواب می دهد چون فقط کافی است که مقدا فاصله را حساب کند و بر اساس مقدار فاصله، خروجی را تولید کند.

 

سرفصل :

در ابتدا مفهوم نزدیکترین همسایه با مثال توضیح داده و سپس مقداری در مورد کاربردهای آن گفته میشود. ارتباط نزدیکترین همسایه با KNN classification و local weighted regression و missing data imputation and interpolation و density estimation و K-means clustering گفته میشود.

معیار فاصله یکی از پارامترهای مهم در KNN هست که با تعدادی از آنها با هم آشنا خواهیم شد.

Cityblock و chebychev و correlation و cosine و Euclidean وhamming و jaccard و mahalanobis و minkowski و spearman

معیار فاصله سفارشی

تابع rangesearch و چند مثال

تابع knnsearch و چند مثال

فرق kdtree و exhaustive

جستجوی نزدیکترین همسایه با جستجوی  exhaustive

جستجوی نزدیکترین همسایه با جستجوی  kdtree

چند مثال برنامه نویسی

تغییر تعداد همسایه ها

تاثیر فاصله در راندمان KNN

مفهوم ties و گزینه BreakTies

گزینه BucketSize

گزینه DistanceWeight

توان در فاصله Minkowski

چگونه مقدار بهینه تعداد همسایه ها را پیدا کنیم؟

تاثیر k در راندمان نهایی

گزینه PredictorNames

گزینه ResponseName

گزینه ScoreTransform

استانداریزه کردن داده ها

ساخت template برای KNN

ترکیب fitcecoc و KNN

بهینه سازی دسته بندی کننده KNN

یافتن مقادیر بهینه تعداد همسایه ها و معیار فاصله و وزن فاصله و توان در KNN

 

مدت زمان : 200 دقیقه

 

 

---

پیش نمایش

دانلود پیش نمایش (کیفیت بالا)