K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein beliebtes maschinelles Lernalgorithmus, der sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regressionsanalyse eingesetzt wird. Es handelt sich um einen beaufsichtigten Lernalgorithmus (supervised learning), der auf der Idee basiert, dass Datenpunkte mit ähnlichen Eigenschaften in der Nähe zueinander liegen. Der Name „K-Nearest Neighbors“ bezieht sich auf die Tatsache, dass die Vorhersagen oder Klassifizierungen auf den „k“ nächstgelegenen Datenpunkten im Trainingsdatensatz beruhen.
Funktionsweise
Die Funktionsweise von KNN ist relativ einfach. Zunächst wird der Trainingsdatensatz verwendet, um die Struktur der Daten zu erfassen. Wenn ein neuer, unbekannter Datenpunkt hinzugefügt wird, berechnet der Algorithmus die Ähnlichkeit zwischen diesem neuen Punkt und allen anderen Punkten im Trainingsdatensatz. Die Ähnlichkeit wird in der Regel durch einen Abstandsmaß wie den euklidischen Abstand, den Manhattan-Abstand oder den Minkowski-Abstand gemessen.
Anschließend werden die „k“ nächstgelegenen Nachbarn ausgewählt, wobei „k“ eine vorher festgelegte ganze Zahl ist. Für Klassifizierungsaufgaben wird der neue Datenpunkt der Klasse zugeordnet, die am häufigsten unter diesen „k“ Nachbarn vorkommt. Bei Regressionsaufgaben wird der Wert des neuen Punktes als Durchschnitt der Werte dieser „k“ Nachbarn berechnet.
Vorteile und Nachteile
Ein großer Vorteil von KNN ist seine Einfachheit und leichte Implementierung. Es ist ein nicht-parametrischer Algorithmus, was bedeutet, dass er keine Annahmen über die Verteilung der Daten trifft. Allerdings ist KNN nicht ohne Nachteile. Der Algorithmus kann bei großen Datensätzen langsam sein, da er für jeden neuen Datenpunkt die Distanz zu allen Trainingspunkten berechnen muss. Darüber hinaus ist KNN empfindlich gegenüber Rauschen in den Daten und benötigt eine angemessene Auswahl von „k“ sowie eine geeignete Auswahl der Merkmale (Features).
Anwendungen
KNN wird in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. bei der Kundensegmentierung, der Kreditwürdigkeitsprüfung oder der Produktempfehlung. Es ist besonders nützlich, wenn die Daten nicht linear separierbar sind und komplexe Muster aufweisen.