explica con detalle el Algoritmo de Machine Learning
o KNN (k-nearest neighbors)
视频信息
答案文本
视频字幕
KNN es uno de los algoritmos más simples y fundamentales en Machine Learning. Su nombre significa k vecinos más cercanos. Es un algoritmo no paramétrico que no requiere entrenamiento previo, sino que memoriza todos los datos de entrenamiento. Cuando necesita clasificar un nuevo punto, busca los k puntos más cercanos y asigna la clase más frecuente entre esos vecinos.
Para clasificar un nuevo punto, KNN primero calcula la distancia entre este punto y todos los puntos del conjunto de entrenamiento. La distancia Euclidiana es la métrica más utilizada. Una vez calculadas todas las distancias, el algoritmo selecciona los k puntos más cercanos. En este ejemplo, vemos cómo cambia la selección de vecinos cuando modificamos el valor de k.
Veamos el proceso completo de clasificación KNN paso a paso. Primero, calculamos las distancias desde el nuevo punto amarillo a todos los puntos de entrenamiento. Segundo, seleccionamos los tres vecinos más cercanos, que en este caso son dos puntos azules y uno rojo. Tercero, contamos los votos: dos votos para la clase azul y uno para la clase roja. Finalmente, asignamos el nuevo punto a la clase azul por mayoría de votos.
La elección del parámetro k es crucial en KNN. Con k igual a 1, el algoritmo es muy sensible al ruido y puede crear fronteras de decisión complejas. Con k grande, las fronteras se suavizan pero pueden ignorar patrones locales importantes. Observemos cómo cambia la clasificación del mismo punto amarillo cuando variamos k de 1 a 7. El valor óptimo de k se determina mediante validación cruzada.
Para concluir, KNN tiene importantes ventajas y desventajas. Entre sus ventajas destacan su simplicidad conceptual, no requiere fase de entrenamiento, funciona bien con datos no lineales y maneja problemas multiclase naturalmente. Sin embargo, también tiene desventajas significativas: es computacionalmente costoso durante la predicción, sensible al ruido, sufre con alta dimensionalidad y requiere escalado cuidadoso de características. A pesar de estas limitaciones, KNN sigue siendo un algoritmo fundamental y útil en Machine Learning.