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Nächste-Nachbarn-Klassifikation
Die Nächste-Nachbarn-Klassifikation ist eine parameterfreie Methode zur Schätzung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und der daraus resultierende k-Nearest-Neighbor-Algorithmus (KNN, zu deutsch „k-nächste-Nachbarn-Algorithmus“) ist ein Klassifikationsverfahren, bei dem eine Klassenzuordnung unter Berücksichtigung seiner k nächsten Nachbarn vorgenommen wird. Der Teil des Lernens besteht aus simplem Abspeichern der Trainingsbeispiele, was auch als lazy learning („faules Lernen“) bezeichnet wird.
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