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Introdu¸˜o                        ca                 Algoritmo        Pontos ImportantesUFAL - Universidade Federal de Ala...
Introdu¸˜o                                     ca                              Algoritmo                     Pontos Import...
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Introdu¸˜o                                     ca                              Algoritmo                     Pontos Import...
Introdu¸˜o                                     ca                              Algoritmo                     Pontos Import...
Introdu¸˜o                                           ca                                    Algoritmo                      ...
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Introdu¸˜o                                ca                         Algoritmo                Pontos ImportantesK-Vizinhos...
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Introdu¸˜o                ca         AlgoritmoPontos ImportantesPerguntas?   Magalh˜es, J.J.         a           IA – 2013...
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K-Nearest Neighbor

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Apresentação sobre o classificador K-Vizinhos Mais Próximos (K-Nearest Neighbor).

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K-Nearest Neighbor

  1. 1. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesUFAL - Universidade Federal de Alagoas UFAL - Instituto de Computa¸˜o ca K-Vizinhos Mais Pr´ximos o Jonathas Magalh˜es a jonathas@ic.ufal.br Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 1
  2. 2. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos mais Pr´ximos o Aprendizado baseado em instˆncias: a Aprendizado: armazenar todos as instˆncias de treinamento; a Classifica¸˜o: descobrir a qual classe uma nova instˆncia pertence. ca a T´cnica simples e intuitiva. e Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 2
  3. 3. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos – Exemplo o Table: Base de dados contendo informa¸˜es de alunos. co x1 : Tempo de utiliza¸˜o ca x2 : N´mero postagens u y : Passou na disciplina 2 4 N˜o a 3 6 N˜o a 4 8 N˜o a 4 4 N˜o a 5 7 N˜o a 6 5 N˜o a 6 6 Sim 6 5 Sim 7 7 Sim 8 5 Sim 8 6 Sim 10 10 Sim Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 3
  4. 4. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos oDados dos alunos dispostos graficamente (em azul, os alunos quepassaram, em vermelho, os alunos que n˜o passaram). a Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 4
  5. 5. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos oComo classificar um novo registro (em verde)? (postagens = 6 etempo = 7, R(6, 7)) Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 5
  6. 6. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos oPasso 1: Calcular a distˆncia do novo registro a cada um dos registros aexistentes. A A B B Dados dois pontos, A(x1 ...xn ) e B(x1 ...xn ); Distˆncia euclidiana quadrada: d(A, B) = n (xiA − xiB )2 . a i=1 x1 : utiliza¸˜o ca x2 : postagens Distˆncia para o (6, 7) a 2 4 (2 − 6)2 + (4 − 7)2 = 25 3 6 10 4 8 5 4 4 13 5 7 1 6 5 4 6 6 1 6 5 4 7 7 1 8 5 8 8 6 5 10 10 25 Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 6
  7. 7. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos oPasso 2: Identifica¸˜o dos k registros da base de referˆncia que ca eapresentaram menor distˆncia em rela¸˜o ao novo registro. (Para a cak = 3) x1 : utiliza¸˜o ca x2 : postagens Distˆncia para o (6, 7) a KNN 2 4 25 3 6 10 4 8 5 4 4 13 5 7 1 6 5 4 6 6 1 6 5 4 7 7 1 8 5 8 8 6 5 10 10 25 Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 7
  8. 8. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos o Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 8
  9. 9. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos Mais Pr´ximos oLogo, a nova instˆncia ´ classificada como sendo um aluno que a epassou/passar´ na disciplina. a Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 9
  10. 10. Introdu¸˜o ca Algoritmo Pontos ImportantesK-Vizinhos mais Pr´ximos o Normaliza¸˜o dos dados; ca Tratando empates; Qual valor para k utilizar? Fuzzy KNN. Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 10
  11. 11. Introdu¸˜o ca AlgoritmoPontos ImportantesPerguntas? Magalh˜es, J.J. a IA – 2013 11

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