الگوریتم KNN) K-nearest Neighbor) چیست؟

الگوریتم  K-nearest Neighbor یا به اختصار KNN  یک الگوریتم یادگیری ماشین محسوب می‌ شود که برای دسته‌ بندی داده‌ها و پیش بینی آن ها استفاده میشود. این الگوریتم بر اساس شباهت میان داده‌ ها عمل می ‌کند و مفهوم اصلی آن بر پایه فرضیه "همسایگی" برای دسته ‌بندی نمونه‌ های جدید است.

در این الگوریتم، نمونه‌ها بر اساس ویژگی ‌های موجود در فضای ویژگی مختلف قرار دارند. وقتی که نیاز به پیش‌ بینی یا طبقه ‌بندی یک نمونه جدید داریم، این الگوریتم کلاس بندی کننده، این کار را با استفاده از نزدیک ‌ترین همسایه‌ ها به نمونه جدید انجام می ‌دهد. عدد K نمایانگر تعداد همسایه‌ هاست که برای انجام دسته ‌بندی یا پیش ‌بینی استفاده می ‌شود.

عملکرد الگوریتم KNN) K-nearest Neighbor)

1.مرحله آموزش: این الگوریتم در مرحله آموزش هیچ مدل خاصی را نمی‌ سازد. به طور ساده، آموزش به معنای ذخیره داده‌ های آموزشی است.

2.پیش ‌بینی: وقتی یک نمونه جدید وارد می‌ شود،این الگوریتم به صورت زیر عمل می‌ کند:

برای پیش‌ بینی دسته ‌بندی یا مقدار یک ویژگی جدید، این  الگوریتم نزدیک ‌ترین K نمونه به نمونه جدید را پیدا می ‌کند. این نزدیکترین همسایه ‌ها با توجه به فاصله (مثلاً فاصله اقلیدسی ) به نمونه جدید، مشخص می ‌شوند.

سپس با توجه به بیشترین تعداد نمونه ‌های همسایه از هر دسته، نمونه جدید به آن دسته اختصاص داده می ‌شود. در موارد پیش ‌بینی مقدار عددی، میانگین یا مد مقادیر همسایه‌ ها برگردانده می ‌شود.

3.انتخاب پارامتر K: انتخاب مقدار مناسب برای K مهم است. مقدار K زیاد ممکن است باعث تغییرات زیاد در پیش ‌بینی شود و مقدار کم هم ممکن است منجر به برداشت‌ های نادرست شود. انتخاب مقدار بهینه برای K نقش مهمی در دقت الگوریتم دارد.

این الگوریتم یک الگوریتم ساده‌ است که مخصوصاً برای مسائلی که داده‌ هاشان با الگوی منظم و توزیع مشخصی نیاز به مدل ‌های پیچیده ندارند، کارایی بالایی دارد. اما در برخی موارد با مجموعه داده ‌های بزرگ و توزیع نامنظم، ممکن است دقت کمتری داشته باشد.

کاربردهای الگوریتم KNN) K-nearest Neighbour)

این الگوریتم به دلیل سادگی و کارایی در مسائل مختلفی مورد استفاده قرار می‌ گیرد. برخی از کاربردهای این الگوریتم عبارتند از:

• طبقه ‌بندی داده‌ها: این الگوریتم معمولاً برای دسته ‌بندی داده‌ ها استفاده می ‌شود. به عنوان مثال، دسته‌ بندی ایمیل ‌های هرزنامه و ایمیل‌ های معمولی بر اساس متن و محتوای آن‌ها.

• پیش‌ بینی قیمت و مقادیر: می‌توان از این الگوریتم برای پیش ‌بینی مقدار یک ویژگی یا قیمت استفاده کرد. به عنوان مثال، پیش‌ بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی‌ هایی مانند متراژ، تعداد اتاق‌ ها و موقعیت مکانی.

• پردازش تصویر: در برنامه‌ های پردازش تصویر، این الگوریتم می ‌تواند برای دسته‌ بندی تصاویر (مانند تشخیص چهره یا تفکیک الگوهای مختلف) مورد استفاده قرار گیرد.

• تشخیص نفوذ: در امنیت شبکه‌ها، این الگوریتم برای تشخیص الگوهای غیرمعمول (مثل تشخیص حملات سایبری ) و افراز داده‌ها بر اساس الگوهای مشاهده شده مورد استفاده قرار می ‌گیرد.

• فیلترینگ محتوا: در وبسایت‌ ها و پلتفرم‌ های اجتماعی، از این الگوریتم برای توصیه محتوا و پیشنهاد دهی به کاربران بر اساس سابقه فعالیت‌ ها و ترجیحات استفاده می ‌شود.

این تنها چند مثال از کاربردهای الگوریتم KNN هستند. از آنجا که این الگوریتم به سادگی خود و بر اساس شباهت داده‌ ها عمل می ‌کند، در مواردی که داده‌ ها با الگوهای قابل مشاهده و شباهت یافتن بودند، می‌تواند عملکرد خوبی داشته باشد.

کاربرد الگوریتم KNN) K-nearest Neighbour) در حوزه های مختلف 

این الگوریتم در حوزه‌های مختلف شغلی و صنعتی کاربردهای گسترده‌ای دارد:

بانکداری و مالی :در تصمیم‌ گیری‌های مالی مانند ارزیابی ریسک و اعتبارسنجی، این الگوریتم می‌ تواند برای پیش‌ بینی احتمال پرداخت وام به مشتریان یا تحلیل الگوهای مالی مورد استفاده قرار بگیرد.

پزشکی و بهداشت: در تشخیص بیماری‌ ها، پیش‌ بینی نتایج آزمایش ‌های پزشکی و حتی ارتقاء خدمات بهداشتی، این الگوریتم برای تحلیل داده‌ های بیماری و تصمیم ‌گیری مورد استفاده قرار می ‌گیرد.

مهندسی مکانیک و صنایع: در کنترل کیفیت، پیش ‌بینی خرابی و عیوب در سیستم‌های صنعتی، این الگوریتم می ‌تواند به عنوان یک ابزار پردازش داده و تصمیم ‌گیری مورد استفاده قرار گیرد.

بازاریابی و فروش: در تحلیل رفتار مشتریان، توصیه محصولات و پیشنهادات شخصی‌ سازی شده، این الگوریتم می ‌تواند برای مدل ‌سازی رفتار مشتریان و پیش‌ بینی نیازهای آنها استفاده شود.

سیستم‌ های توصیه: در سامانه ‌های توصیه‌ گر، از جمله فروشگاه‌ های انلاین، پلتفرم‌ های موسیقی و فیلم، از این الگوریتم برای پیشنهاد محتواهای مورد علاقه به کار می ‌رود.

تحلیل مخاطرات و امنیت: در امنیت سایبری و تشخیص الگوهای حملات، این الگوریتم برای تشخیص نقاط ضعف و تشخیص مدل ‌های غیرعادی استفاده می ‌شود.

تصویربرداری و پردازش تصویر: در تشخیص الگوهای تصویری، تفکیک شی ‌ها و تصویربرداری پزشکی، این الگوریتم به عنوان یک الگوریتم طبقه ‌بندی استفاده می ‌شود.

مهندسی نرم ‌افزار و داده ‌کاوی: در تحلیل داده‌ ها، دسته‌ بندی اطلاعات، تحلیل اثرات وابستگی ‌ها و پیش‌ بینی الگوهای آتی، KNN از آن جایی که داده‌ های نسبتاً ساده و مدل‌ های قوی نیاز استفاده می ‌کند.

استفاده از این الگوریتم در حوزه‌های مختلف به دلیل سادگی اجرا، قابلیت تطبیق با داده ‌های جدید و امکان پردازش و تحلیل سریع داده‌ها، بسیار مفید است. با این حال، همیشه مهم است که در انتخاب الگوریتم، خصوصیات داده‌ ها و مسئله مورد نظر را در نظر گرفته و الگوریتم مناسبی را برای هر موقعیت انتخاب کنید.

خلاصه مقاله 

الگوریتم KNN یک الگوریتم یادگیری ماشین محسوب می‌شود که برای دسته ‌بندی داده ‌ها استفاده می‌ شود، این الگوریتم به معنای "نزدیک ‌ترین همسایه" است و بر اساس فاصله داده ‌ها از یکدیگر، داده جدید را به نزدیک‌ ترین دسته تخصیص می ‌دهد. 

این الگوریتم بر اساس اصل همسایگان نزدیک، به این نحو عمل می‌ کند که برای هر نقطه جدید، فاصله آن را با تمام نقاط آموزش دیده شده محاسبه کرده و سپس k نزدیک ‌ترین نقطه را پیدا کرده و بر اساس آن‌ها تصمیم گیری می ‌کند. از این الگوریتم در حوزه ای مالی، پزشکی، مهندسی نرم افزار و .... استفاده می شود.