Interaktiv: K-Nearest-Neighbours-Algorithmus in Aktion

Der K-Nearest-Neighbours-Algorithmus ist ein einfacher und intuitiver Machine-Learning-Algorithmus, der auf Basis vorhandener Trainingsdaten (hier: blaue und orangefarbene Punkte) Prognosen über die Klassifizierung neuer Daten (blau oder orange?) trifft. Dies tut er, indem er im Umfeld eines neuen Datenpunktes eine bestimmte Anzahl (k) der nächsten Nachbarpunkte betrachtet, deren überwiegende Kategorie ermittelt und diese dem neuen Datenpunkt zuweist. Dadurch teilt sich der „Datenraum“ auf in blaue und orangefarbene Gebiete (alle neuen Datenpunkte, die in ein blaues Gebiet fallen, erhalten die Kategorie „blau“ usw.).

Maschinelles Lernen: Der K-Nearest-Neighbours-Algorithmus

Du kannst Datenpunkte mit der Maus verschieben, löschen (nach unten links aus dem Bild ziehen) oder neu hinzufügen (Buttons oben rechts). Beobachte dabei, wie sich die Einfärbung der Fläche ändert: Punkten in blauen Bereichen weist der Algorithmus die Kategorie „blau“, Punkten in orangefarbenen Gebieten die Kategorie „orange“ zu. Mit dem Schieberegler kannst du die Anzahl der berücksichtigen Nachbarn verändern – dies hat teils deutliche Auswirkungen auf die Gebietseinteilung.

Wenn du mit der Maus auf eine neue Position klickst (auf der noch kein Datenpunkt sitzt), dann werden die jeweils k nächsten Nachbarn angezeigt.

Hier sind alle harten und trockenen Apps zum Thema. Schau mal rein!

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Enjoy the show: der kNN-Algorithmus zum Zurücklehnen und Genießen.