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Ciência de Dados | Algoritmo k-NN

O classificador k-NN (k-Nearest Neighbors) é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para tarefas de classificação e regressão. Ele é simples e eficaz, baseando-se na ideia de que pontos de dados semelhantes estão próximos uns dos outros no espaço de características.


Funcionamento do Algoritmo k-NN


  1. Escolha de k: Seleciona-se o número de vizinhos k a serem considerados para fazer a classificação ou predição.

  2. Cálculo das distâncias: Para um ponto de teste, calcula-se a distância entre ele e todos os pontos de dados de treinamento. A medida de distância mais comum é a distância euclidiana.

  3. Identificação dos vizinhos mais próximos: Os k pontos de dados de treinamento mais próximos (vizinhos) do ponto de teste são identificados com base nas distâncias calculadas.

  4. Classificação:

  • Classificação: O rótulo mais comum (ou a maioria) entre os k vizinhos é atribuído ao ponto de teste.

  • Regressão: A média (ou média ponderada) dos valores dos k vizinhos é usada para prever o valor do ponto de teste.


Detalhamento do Processo


  1. Escolha de k:

  • A escolha de k pode influenciar a performance do algoritmo. Valores menores de k podem levar a um modelo mais sensível ao ruído nos dados, enquanto valores maiores podem levar a um modelo mais suave.

  1. Cálculo das distâncias:

  • A distância euclidiana é comum, mas outras métricas de distância como a distância de Manhattan ou a distância de Minkowski também podem ser usadas.

  1. Identificação dos vizinhos mais próximos:

  • Ordena-se as distâncias calculadas e seleciona-se os k menores valores.

  1. Classificação e regressão:

  • Para classificação, a classe atribuída ao ponto de teste é aquela que aparece com mais frequência entre os k vizinhos.

  • Para regressão, o valor previsto é a média ou a média ponderada dos valores dos k vizinhos.


Exemplo


Suponha que temos um conjunto de dados de pontos em um plano bidimensional, onde cada ponto é classificado como "vermelho" ou "azul". Para classificar um novo ponto, o algoritmo k-NN seguiria os seguintes passos:


  1. Escolheria um valor de k, digamos k=3k.

  2. Calcularia a distância entre o novo ponto e todos os pontos de treinamento.

  3. Identificaria os 3 pontos de treinamento mais próximos (os 3 vizinhos mais próximos).

  4. Contaria o número de pontos vermelhos e azuis entre os 3 vizinhos.

  5. Atribuiria ao novo ponto a classe mais comum entre os vizinhos (vermelho ou azul).


Vantagens e Desvantagens


Vantagens:

  • Simplicidade e facilidade de implementação.

  • Não faz suposições sobre a distribuição dos dados.

  • Pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão.

Desvantagens:

  • Pode ser computacionalmente intensivo, especialmente com grandes conjuntos de dados.

  • Performance pode ser afetada por características irrelevantes ou por diferentes escalas de características.

  • Sensível ao valor de k escolhido e à medida de distância usada.

  • Não lida bem com dados de alta dimensionalidade devido à maldição da dimensionalidade.


Aplicações


O k-NN é amplamente utilizado em várias áreas, incluindo:

  • Reconhecimento de padrões (por exemplo, reconhecimento de caracteres manuscritos).

  • Sistemas de recomendação.

  • Diagnóstico médico.

  • Detecção de anomalias.


Em resumo, o classificador k-NN é uma técnica poderosa e flexível para classificação e regressão, útil para uma ampla variedade de problemas, embora seja importante considerar o impacto do valor de k, da medida de distância e do pré-processamento dos dados para obter melhores resultados.


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