K-NN เป็นการหาระยะห่างระหว่างแต่ละต

K-NN เป็นการหาระยะห่างระหว่างแต่ละตัวแปร(Attribute) ในข้อมูล จากนั้นก็คำนวณค่าออกมา ซึ่งวิธีนี้จะเหมาะสำหรับข้อมูลแบบตัวเลข แต่ตัวแปรที่เป็นค่าแบบไม่ต่อเนื่องนั้นก็สามารถทำได้ เพียงแต่ต้องการการจัดการแบบพิเศษเพิ่มขึ้น โดยขั้นตอนวิธีการ K-NN มีขั้นตอนโดยสรุป ดังนี้
1. กำหนดขนาดของ K (ควรกำหนดให้เป็นเลขคี่)
2. คำนวณระยะห่าง (Distance) ของข้อมูลที่ต้องการพิจารณากับกลุ่มข้อมูลตัวอย่าง
3. จัดเรียงลำดับของระยะห่าง และเลือกพิจารณาชุดข้อมูลที่ใกล้จุดที่ต้องการพิจารณาตามจำนวน K ที่กำหนดไว้
4. พิจารณาข้อมูลจำนวน k ชุด และสังเกตว่ากลุ่ม (class) ไหนที่ใกล้จุดที่พิจารณาเป็นจำนวนมากที่สุด
5. กำหนด class ให้กับจุดที่พิจารณา
ขั้นตอนวิธีการ K-NN เป็น อัลกอลิทึมที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูล โดยการจัดข้อมูลที่อยู่ใกล้กันให้เป็น กลุ่มเดียวกัน โดยการตรวจสอบจำนวน K ซึ่งถ้าหากเงื่อนไขของการตัดสินใจมีความซับซ้อน วิธีนี้สามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพได้ แต่ขั้นตอนวิธีการ K-NN จะใช้ระยะเวลาในการคำนวณนาน ถ้าตัวแปร(Attribute) มีจำนวนมากจะเกิดปัญหาในการคำนวณค่า และค่อนข้างใช้ปริมาณงานในการ คำนวณสูงมากบนคอมพิวเตอร์ เพราะเวลาที่ใช้สำหรับการคำนวณจะ เพิ่มขึ้นแบบแฟคทอเรียลตามจำนวนจุดทั้งหมด ดังนั้นเพื่อจะเพิ่มความรวดเร็วสำหรับเทคนิคขั้นตอนวิธีการ K-NN ให้มากขึ้น ข้อมูลทั้งหมดที่ใช้บ่อยจะต้องถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำ(Memory) โดยวิธีการเข้าถึงหน่วยความจำ พื้นฐานอย่างมีเหตุผล(Memory-Based Reasoning) ซึ่งจะเป็นวิธีที่นำมาอ้างถึงเป็นประจำ ในการจัดเก็บกลุ่มคลาสของขั้นตอนวิธี K-NN ในหน่วยความจำ และ ถ้าหากข้อมูลที่ต้องการหาคำตอบมีตัวแปรอิสระเพียงไม่กี่ตัวแล้ว จะทำให้สามารถเข้าใจ โมเดลขั้นตอนวิธีการ K-NN ได้ง่ายขึ้น ตัวแปรเหล่านี้ยังมีประโยชน์สำหรับนำมาสร้างโมเดลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับชนิดของข้อมูลที่ไม่เป็นมาตรฐาน เช่น ข้อความ(Text) แต่อาจต้องมีมาตรฐานการวัดค่าสำหรับชนิดของข้อมูลดังกล่าวที่เหมาะสมด้วย นอกจากนี้ประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการ K-NN จะขึ้นอยู่กับจำนวนระยะห่าง การอธิบายระหว่างข้อมูลทั้งคู่ ที่สามารถแบ่งแยกอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างข้อมูลปกติ และข้อมูลผิดปกติ การอธิบายจำนวนระยะห่างระหว่างขอมูลเป็นความท้าทายอย่างมากเมื่อข้อมูลมีความซับซ้อน อย่างเช่น ข้อมูลกราฟ และข้อมูลแบบลำดับ เป็นต้น

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

K-NN is a space between each variable (Attribute) In the data and then calculate the values for which this method is suitable for the numbers, but the variable is not continuous, it can be done. Just want to add special handling. Step by step how to K-NN a summary procedure as follows:1. determine the size of K (the odd)2. calculate the distance (Distance) of the information you need to consider the sample data.3. sort of pitch, and consider the set of information that must be taken into consideration in accordance with point K of the set.4. consider the information a number of k series and noticed that the Group (class) which point to consider as many as possible.5. define the class to the point that considers.ขั้นตอนวิธีการ K-NN เป็น อัลกอลิทึมที่ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูล โดยการจัดข้อมูลที่อยู่ใกล้กันให้เป็น กลุ่มเดียวกัน โดยการตรวจสอบจำนวน K ซึ่งถ้าหากเงื่อนไขของการตัดสินใจมีความซับซ้อน วิธีนี้สามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพได้ แต่ขั้นตอนวิธีการ K-NN จะใช้ระยะเวลาในการคำนวณนาน ถ้าตัวแปร(Attribute) มีจำนวนมากจะเกิดปัญหาในการคำนวณค่า และค่อนข้างใช้ปริมาณงานในการ คำนวณสูงมากบนคอมพิวเตอร์ เพราะเวลาที่ใช้สำหรับการคำนวณจะ เพิ่มขึ้นแบบแฟคทอเรียลตามจำนวนจุดทั้งหมด ดังนั้นเพื่อจะเพิ่มความรวดเร็วสำหรับเทคนิคขั้นตอนวิธีการ K-NN ให้มากขึ้น ข้อมูลทั้งหมดที่ใช้บ่อยจะต้องถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำ(Memory) โดยวิธีการเข้าถึงหน่วยความจำ พื้นฐานอย่างมีเหตุผล(Memory-Based Reasoning) ซึ่งจะเป็นวิธีที่นำมาอ้างถึงเป็นประจำ ในการจัดเก็บกลุ่มคลาสของขั้นตอนวิธี K-NN ในหน่วยความจำ และ ถ้าหากข้อมูลที่ต้องการหาคำตอบมีตัวแปรอิสระเพียงไม่กี่ตัวแล้ว จะทำให้สามารถเข้าใจ โมเดลขั้นตอนวิธีการ K-NN ได้ง่ายขึ้น ตัวแปรเหล่านี้ยังมีประโยชน์สำหรับนำมาสร้างโมเดลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับชนิดของข้อมูลที่ไม่เป็นมาตรฐาน เช่น ข้อความ(Text) แต่อาจต้องมีมาตรฐานการวัดค่าสำหรับชนิดของข้อมูลดังกล่าวที่เหมาะสมด้วย นอกจากนี้ประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการ K-NN จะขึ้นอยู่กับจำนวนระยะห่าง การอธิบายระหว่างข้อมูลทั้งคู่ ที่สามารถแบ่งแยกอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างข้อมูลปกติ และข้อมูลผิดปกติ การอธิบายจำนวนระยะห่างระหว่างขอมูลเป็นความท้าทายอย่างมากเมื่อข้อมูลมีความซับซ้อน อย่างเช่น ข้อมูลกราฟ และข้อมูลแบบลำดับ เป็นต้น

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

K-NN is the distance between each variable (Attribute) in the data, then calculate out. This method is suitable for numeric data. But that is a discrete variable, it can be done. She needs special arrangements increased. The K-NN algorithm steps are as follows
: 1. The size of K (should be an odd number)
2. Calculate the distance (Distance) of data to determine the bulk sample
3. Sort of distance And select the desired point in the data set defined by K
4. Consider the k series and noted that the group (class) is the closest point to consider as many as
five. Defined class to the point where the
K-NN algorithm is Al Gore Lima algorithm is used to gather data. In the near field as well. The same group By examining the number of K that if the terms of the decision is complex. This method can model effective. But K-NN algorithm is used to calculate the long term. If a variable (Attribute) has a lot of problems in the calculation. And quite a fair amount of. Very calculated on the computer The time required for calculation is. Increasing factor Equatorial By all points. Therefore, in order to increase the speed for technical K-NN algorithm, the more frequently used data to be stored in memory (Memory) by way of accessing memory. Basic rationally (Memory-Based Reasoning), which is used to refer to it regularly. Storage class group of K-NN algorithm in memory, and if you are looking for answers to a few of the independent variables. Is able to understand Model K-NN algorithms easier these variables are also useful for the creation of different models. Related to the type of information that is not such a standard text (Text), may be a standard of measurement for data type such right by. Additionally, the performance of K-NN algorithm is based on the number of distance. Described between the pair That can effectively distinguish between normal data. And irregular data The description of the distance between the data is extremely challenging when the data is complex, such as graphs and data sequence.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

K-NN is to find the distance between each variable (Attribute) in the data, then calculate out which way is suitable for data model numbers. But the variable is discrete, it can do.The algorithm K-NN process are as follows:
.1. Set the size of K (should be designated as odd)
2. Calculate the distance (Distance) of data to consider with a group of data sample
3.Sort order of distance. Select data set and consider approaching the point wants to consider according to the number of K defined
4. Considering the information of K series and observation group (class) where near point is considered as the most 5
.The class to points considering
.The algorithm is an algorithm K-NN Li algorithm used in data clustering. By organizing data are close to each other as the same group. By checking the number K which, if the conditions of the decision complexity.But the algorithm K-NN duration calculation for a long time. If variables (Attribute) have a lot of problems in the calculation of value. And quite use quantity to calculate very high on the computer. Because of the time used for calculation.So in order to speed up techniques for algorithm K-NN more, all the information is often used to is stored in a memory (Memory). By means of access to the memory. The basic reason (Memory-Based Reasoning).In the store the class of algorithms K-NN in memory, and if the desired information for words ตอบมี independent variables, only a few. To understand the model algorithm K-NN easier.Related to the type of information that is not standard, such as text (Text) but may have the standard measurement for the kind of information right. The efficiency of the algorithm K-NN depends on the number of distance.That can discriminate effectively between normal data and abnormal data. To explain the distance between the information is extremely challenging when the data is complex, for example, the chart data and information, respectively. Etc.
.