K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein einfacher Algorithmus für maschinelles Lernen und Prognosen. Er klassifiziert oder schätzt Werte basierend auf den ähnlichsten Datenpunkten. KNN sucht die k nächsten “Nachbarn” eines Datenpunkts und trifft Entscheidungen anhand dieser Gruppe.
Der KNN-Algorithmus funktioniert nach dem Prinzip, dass ähnliche Dinge oft ähnliche Eigenschaften haben. Bei der Klassifizierung oder Vorhersage für einen neuen Datenpunkt sucht der Algorithmus in den vorhandenen Daten nach den k ähnlichsten Punkten (den “Nachbarn”, also nächsten Punkte). Die Ähnlichkeit/Nähe wird meist durch den Abstand im Merkmalsraum gemessen, wobei häufig die euklidische Distanz (d.h. normale Abstandsmessung) verwendet wird.
Der Parameter k bestimmt, wie viele Nachbarn berücksichtigt werden. Bei k=3 würde der Algorithmus die drei nächsten Nachbarn betrachten. Die Entscheidung wird dann basierend auf diesen Nachbarn getroffen, beispielsweise durch Mehrheitsentscheid bei Klassifizierungsaufgaben oder durch Durchschnittsbildung bei Regressionsaufgaben.
Beispiele für die Anwendung von K-Nearest Neighbors
- Empfehlungssysteme: Ein Online-Shop könnte KNN nutzen, um Produktempfehlungen zu geben. Wenn ein Kunde ein Produkt ansieht, sucht der Algorithmus nach ähnlichen Produkten basierend auf Merkmalen wie Preis, Kategorie oder Kundenbewertungen.
- Clustering von Filialen: Eine Einzelhandelskette könnte KNN verwenden, um ihre Filialen zu gruppieren. Basierend auf Merkmalen wie Umsatz, Kundenfrequenz, Standort und Sortiment könnte der Algorithmus ähnliche Filialen identifizieren. Dies ermöglicht maßgeschneiderte Strategien für verschiedene Filialtypen.
- Vorhersage von Immobilienpreisen: KNN könnte den Preis einer Immobilie basierend auf ähnlichen Objekten in der Nachbarschaft schätzen, wobei Faktoren wie Größe, Lage und Ausstattung berücksichtigt werden.
- Diagnoseunterstützung: In der Medizin könnte KNN zur Unterstützung bei der Diagnose verwendet werden. Beispielsweise könnte der Algorithmus bei der Analyse von Hautläsionen helfen, indem er Bilder einer verdächtigen Läsion mit einer Datenbank bekannter Fälle vergleicht und ähnliche Fälle identifiziert, um die Wahrscheinlichkeit von Hautkrebs einzuschätzen.
Stärken von KNN
- Einfach zu verstehen und zu implementieren
- Keine Annahmen über die zugrunde liegende Datenverteilung
- Effektiv bei vielen praktischen Problemen
- Kann für Klassifizierung und Regression verwendet werden
- Neue Daten können leicht hinzugefügt werden, ohne das Modell neu zu trainieren
Schwächen von KNN
- Rechenintensiv bei großen Datensätzen, da jeder neue Datenpunkt mit allen vorhandenen verglichen werden muss
- Anfällig für den “Fluch der Dimensionalität” – weniger effektiv bei hoher Anzahl von Merkmalen
- Die Wahl des optimalen k-Wertes kann schwierig sein
- Sensibel gegenüber irrelevanten oder redundanten Merkmalen
- Speicherintensiv, da alle Trainingsdaten gespeichert werden müssen
- Kann Probleme mit unbalancierten Datensätzen haben
Trotz seiner Einfachheit ist KNN in vielen Anwendungen überraschend effektiv und dient oft als Baseline-Modell, mit dem komplexere Algorithmen verglichen werden.
Unterschiede zwischen KNN und k-means
Obwohl beide Algorithmen das “k” im Namen tragen, sind sie grundlegend verschieden:
- Zweck:
- KNN ist ein Algorithmus des überwachten Lernens für Klassifizierung oder Regression.
- K-means ist ein Algorithmus des unüberwachter Lernens für Clustering.
- Bedeutung von “k”:
- Bei KNN ist k die Anzahl der nächsten Nachbarn, die betrachtet werden.
- Bei k-means ist k die Anzahl der Cluster, in die die Daten aufgeteilt werden sollen.
- Funktionsweise:
- KNN trifft Entscheidungen basierend auf den ähnlichsten Datenpunkten im Trainingsdatensatz.
- K-means teilt den gesamten Datensatz in k Gruppen ein und berechnet deren Zentroide iterativ.
- Anwendung:
- KNN wird verwendet, wenn Zielwerte für Trainingsdaten bekannt sind.
- K-means wird eingesetzt, um Strukturen in ungelabelten Daten zu finden.
- Berechnungsaufwand:
- KNN ist bei der Vorhersage rechenintensiv, da es jeden neuen Datenpunkt mit allen Trainingsdaten vergleicht.
- K-means ist beim Training rechenintensiv, aber schnell bei der Zuweisung neuer Datenpunkte zu Clustern.
Trotz dieser Unterschiede können beide Algorithmen in manchen Fällen für ähnliche Aufgaben eingesetzt werden, insbesondere wenn es um die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte geht.
