কেএনএন-এর জন্য অনুকূল কে নির্বাচন করা হচ্ছে

Question

আমি কেএনএন-এর জন্য অনুকূল কে নির্বাচন করতে একটি 5-গুণ সিভি করিয়েছি। এবং দেখে মনে হচ্ছে যে বড় কে পেয়েছে তত ত্রুটি ...

দুঃখিত, আমার কোনও কিংবদন্তি ছিল না, তবে বিভিন্ন বর্ণগুলি বিভিন্ন পরীক্ষার প্রতিনিধিত্ব করে। মোট 5 টি রয়েছে এবং মনে হয় তাদের মধ্যে সামান্যতম পার্থক্য রয়েছে। কে বড় হলে ত্রুটি সর্বদা হ্রাস পায়। তাহলে আমি কীভাবে সেরা কে বেছে নিতে পারি? K = 3 এর পরে গ্রাফিক ধরণের স্তর বন্ধ থাকায় এখানে কে = 3 একটি ভাল পছন্দ হবে?

Comments

ক্লাস্টারগুলি খুঁজে পাওয়ার পরে আপনি কী করতে যাচ্ছেন? শেষ পর্যন্ত এটিই আপনি আপনার ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম দ্বারা উত্পাদিত ক্লাস্টারগুলির সাথে কি করতে যাচ্ছেন যা একটি ছোট ত্রুটি পেতে আরও ক্লাস্টার ব্যবহার করা উপযুক্ত কিনা তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করবে।

— ব্রায়ান বোর্চারস

আমি উচ্চ ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি চাই। এই ক্ষেত্রে ... আমি কে = 20 সঙ্গে যেতে হবে? যেহেতু এটিতে সর্বনিম্ন ত্রুটি রয়েছে। যাইহোক, আমি আসলে কে এর জন্য 100 টি পর্যন্ত ত্রুটিগুলি প্লট করেছি 100 এবং 100 এর মধ্যে সর্বনিম্ন ত্রুটি রয়েছে ... সুতরাং আমার সন্দেহ হয় কে বৃদ্ধি পাওয়ায় ত্রুটি হ্রাস পাবে। তবে আমি জানি না একটি ভাল কাট অফ পয়েন্ট কি।

— অ্যাড্রিয়ান

Answer 1

$k$$k$$k$$k$$k$ একটি ছোট একের চেয়ে যদি তাদের সিভি ত্রুটির মধ্যে পার্থক্য নগণ্য হয়।

যদি সিভি ত্রুটিটি আবার বাড়তে শুরু না করে, এর অর্থ সম্ভবত বৈশিষ্ট্যগুলি তথ্যবহুল নয় (কমপক্ষে সেই দূরত্বের মেট্রিকের জন্য) এবং ধ্রুবক আউটপুটগুলি প্রদান করা সবচেয়ে ভাল।

Answer 2

$K=17$$K=3$

Answer 3

গুচ্ছসংখ্যার পিছনে কোনও শারীরিক বা প্রাকৃতিক অর্থ আছে কি? আমি যদি ভুল না হয়ে থাকি তবে এটি কেবল প্রাকৃতিক যে কে যেমন বৃদ্ধি পাবে ত্রুটি হ্রাস পাবে - একধরণের ওভারফিটিং। অনুকূল কে জন্য মাছ ধরা চেয়ে, ডোমেইন জ্ঞান বা কিছু স্বজ্ঞাত উপর ভিত্তি করে কে বাছাই করা আরও ভাল?

Comments

আমি মনে করি এই উত্তরটি কে-এন ক্লাস্টারিংয়ের চেয়ে কে-এনএন শ্রেণিবদ্ধকরণ বা রিগ্রেশনের চেয়ে বেশি উপযুক্ত হবে।

— ডিকরান মার্সুপিয়াল

কে যদি খুব বড় হয় তবে আপনি এটির তুলনায় কম ফিরিয়ে দিচ্ছেন তবে ত্রুটিটি আবার বাড়বে।

— জেমস