באַשרייַבן די ציל פון די פאלגענדע קאָמפּיוטער אַלגערידאַם
דער ציל פון די K-nearest Neighbor (KNN) אַלגערידאַם איז צו קלאַסיפיצירן נייַע דאַטן פונקטן באזירט אויף זייער ענלעכקייט צו באקאנט און מיטן נאָמען דאַטן פונקטן. עס איז אַ סופּערווייזד מאַשין לערנען אַלגערידאַם וואָס קענען זיין גענוצט צו סאָלווע קלאַסאַפאַקיישאַן און ראַגרעשאַן פּראָבלעמס. אין דעם פאַל פון אַ קלאַסאַפאַקיישאַן פּראָבלעם, די KNN אַלגערידאַם אַרבעט דורך געפֿינען די K-ניעסט לייבאַלד דאַטן פונקטן (אָדער "שכנים") צו די נייַ, אַנלייבאַלד דאַטן פונט. דערנאָך, עס אַסיינז די מערסט פּראָסט פירמע צווישן די ק שכנים צו די נייַע דאַטן פונט. אין אַ ראַגרעשאַן פּראָבלעם, די אַלגערידאַם אַרבעט סימאַלערלי, אָבער עס קאַלקיאַלייץ די דורכשניטלעך ווערט פון די ציל וועריאַבאַלז צווישן די ק ניראַסט שכנים צו פאָרויסזאָגן די ווערט פֿאַר די נייַע דאַטן פונט. די דיסטאַנסע צווישן דאַטן פונקטן איז קאַלקיאַלייטיד ניצן אַ דיסטאַנסע מעטריק, אַזאַ ווי עוקלידיאַן דיסטאַנסע אָדער מאַנהאַטטאַן דיסטאַנסע. די ברירה פון ק קענען פּראַל אויף די פאָרשטעלונג פון די אַלגערידאַם, ווו אַ קליין ווערט פון ק קענען רעזולטאַט אין אָוווערפיטטינג און אַ גרויס ווערט קענען פירן צו אַנדערפיט. דערפֿאַר, די סעלעקציע פון די רעכט ווערט פון ק איז וויכטיק פֿאַר אַטשיווינג גוט רעזולטאַטן. איינער פון די הויפּט אַדוואַנטידזשיז פון די KNN אַלגערידאַם איז זייַן פּאַשטעס און יז פון ימפּלאַמענטיישאַן. אַדדיטיאָנאַללי, עס קענען אַדאַפּט צו ענדערונגען אין די דאַטן, מאכן עס אַ גוט ברירה פֿאַר אַפּלאַקיישאַנז ווו נייַע דאַטן זענען קעסיידער צוגעגעבן. אָבער, עס קען זיין קאַמפּיוטישאַנאַלי טייַער פֿאַר גרויס דאַטאַסעץ ווייַל עס ריקווייערז קאַלקיאַלייטינג די דיסטאַנסע צווישן די נייַע דאַטן פונט און אַלע אנדערע לייבאַלד דאַטן פונקטן, און עס קען נישט אַרבעטן געזונט מיט הויך דימענשאַנאַל דאַטן זינט די דיסטאַנסאַז צווישן דאַטן פונקטן ווערן ווייניקער מינינגפאַל אין העכער דימענשאַנז. .