التصنيف بخوارزمية أقرب k جيران (k-NN) – فكرة من تعلم الآلة
علوم الحاسوبالبيانات والذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة17–18 سنة
جارٍ التحميل…
سجّل الدخول للتشغيلبيانات التدريب فئتان من النقاط على مستوى تحدده خاصيتان. يسحب الطالب نقطة جديدة (النجمة) إلى أي موضع: فيجد الحاسوب أقرب k جيران لها، ويعدّ أصوات كل فئة، ويصنّف النقطة الجديدة؛ وتُظهر الخلفية المظللة حد القرار للنموذج. أضف نقاط تدريب بالنقر، وغيّر k لترى النموذج يصبح أكثر حدة أو أكثر نعومة.
الدرس: مدخل إلى تعلم الآلة: مسائل التصنيف، وبيانات التدريب، وخوارزمية أقرب k جيران
ماذا تعرض
خوارزمية أقرب k جيران من أبسط خوارزميات تعلم الآلة الموجّه. تُرسم أمثلة التدريب المصنّفة وفق خاصيتين، مثل الكتلة ودرجة الحلاوة للبرتقال والجريب فروت. ولتصنيف نقطة جديدة، تقيس الخوارزمية المسافة المستقيمة (الإقليدية) إلى كل نقطة تدريب، وتأخذ أقرب k منها وتدعها تصوّت؛ وعند التعادل يُحسم الأمر لصالح أقرب جار منفرد. تعطي قيمة k الصغيرة حد قرار متعرجًا يتبع النقاط المشوّشة، وتعطي قيمة k الأكبر حدًا أنعم. وعندما تتداخل الفئتان، لا مفر من بعض أخطاء التصنيف.
طريقة الاستخدام
اختر «المسألة» وابدأ بالقيمة k = 1 مع تفعيل «تظليل منطقة القرار». اسحب النجمة إلى مناطق مختلفة واقرأ الأصوات. ارفع «عدد الجيران k» ولاحظ كيف يصبح الحد أنعم، ثم ارفع «التشتت» لتتداخل الفئتان. استخدم «إضافة نقطة من الفئة A» أو «إضافة نقطة من الفئة B» لوضع نقطة شاذة، وانظر كيف تؤثر في k الصغيرة والكبيرة. اضغط «بيانات جديدة» لتختبر صحة استنتاجاتك.
المعاملات القابلة للتغيير
- عدد الجيران k 1–15
- نقاط التدريب لكل فئة 5–40 نقاط
- التشتت (التداخل بين الفئتين) 1–5
- تظليل منطقة القرار
- المسألة برتقال أم جريب فروت (الكتلة، الحلاوة), نوعان من الأزهار (طول البتلة، عرضها), بريد مزعج أم عادي (عدد الروابط، الطول)
أسئلة للاستكشاف
- لماذا تُختار عادةً قيمة فردية للعدد k عندما تكون هناك فئتان؟
- ما مدى ثقتك بتصنيف نقطة جديدة وُضعت حيث تتداخل الفئتان؟
- كيف تغيّر نقطة تدريب واحدة خاطئة التصنيف حد القرار عند k = 1 وعند k = 7؟
