K-nearest neighbors: differenze tra le versioni
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Un punto (che rappresenta un oggetto) è assegnato alla classe ''C'' se questa è la più frequente fra i k esempi più vicini all'oggetto sotto esame, la vicinanza si misura in base alla distanza fra punti.
I vicini sono presi da un insieme di oggetti per cui è nota la classificazione corretta. Nel caso della regressione per il calcolo della media (classificazione) si usa il valore della proprietà considerata.
== Esempio di utilizzo ==
[[Image:KnnClassification.svg|none|200px|Figura 1]]
In figura è rappresentato un esempio di classificazione mediante kNN. Il punto sotto osservazione è il pallino verde. Le classi sono due:
* quella dei triangolini rossi;
* quella dei quadratini blu.
Se ''k = 3'' (cioè vengono considerati i 3 oggetti più vicini), allora il pallino verde viene inserito nella stessa classe dei triangolini rossi perchè sono presenti 2 triangolini e 1 quadratino. Se ''k = 5'' allora viene inserito nella stessa classe dei quadratini rossi perchè sono presenti 3 quadratini e 2 triangolini.
== Valutazioni ==
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