উত্তর:
এগুলি সম্পূর্ণ ভিন্ন পদ্ধতি। তাদের উভয়ের নামে কে অক্ষর রয়েছে তা একটি কাকতালীয় ঘটনা।
কে-মানে একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যা পয়েন্টগুলির একটি সেট কে সেটগুলিতে ভাগ করে দেখার চেষ্টা করে (ক্লাস্টারগুলি) যেমন প্রতিটি ক্লাস্টারের পয়েন্টগুলি একে অপরের কাছাকাছি থাকে। এটি নিষ্ক্রিয় করা হয়েছে কারণ পয়েন্টগুলির কোনও বাহ্যিক শ্রেণিবিন্যাস নেই।
কে-নিকটতম প্রতিবেশীরা হ'ল একটি শ্রেণিবিন্যাস (বা রিগ্রেশন) আলগোরিদিম যা কোনও বিন্দুর শ্রেণিবিন্যাস নির্ধারণের জন্য কে কাছের পয়েন্টগুলির শ্রেণিবিন্যাসকে একত্রিত করে। এটি তত্ত্বাবধান করা হয়েছে কারণ আপনি অন্যান্য পয়েন্টের জ্ঞাত শ্রেণিবিন্যাসের ভিত্তিতে একটি বিন্দু শ্রেণিবদ্ধ করার চেষ্টা করছেন।
বিটওয়াইসের দ্বারা তাদের উত্তরে উল্লিখিত হিসাবে , কে-মানে একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম। যদি কে-নিকটতম প্রতিবেশীদের (কে-এনএন) এর কথা আসে তবে পরিভাষাটি কিছুটা অস্পষ্ট:
শ্রেণিবিন্যাসের প্রসঙ্গে, এটি একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদম, যেমনটি পূর্বোক্ত উত্তরেও উল্লিখিত হয়েছে
সাধারণভাবে এটি একটি সমস্যা , যার জন্য বিভিন্ন সমাধান (অ্যালগোরিদম) বিদ্যমান
সুতরাং প্রথম প্রসঙ্গে, "কে-এনএন শ্রেণিবদ্ধ" বলার অর্থ কে-এনএন সমস্যা সমাধানকারী বিভিন্ন অন্তর্নিহিত কংক্রিট অ্যালগরিদম হতে পারে এবং তাদের ফলাফল শ্রেণিবদ্ধকরণের উদ্দেশ্যে ব্যাখ্যা করা হয়।
এই দুটি ভিন্ন জিনিস কিন্তু আপনি এটা আকর্ষণীয় যে K-মানে অ্যালগরিদম K-এন এন সমস্যা (Marius Muja এবং ডেভিড জি লো, সমাধানের জন্য সম্ভাব্য বিভিন্ন পদ্ধতি এক পেতে পারে "স্বয়ংক্রিয় অ্যালগরিদম কনফিগারেশন সঙ্গে ফাস্ট আনুমানিক নিকটতম প্রতিবেশীদের" , ইন কম্পিউটার ভিশন থিওরি এবং অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কিত আন্তর্জাতিক সম্মেলন (ভিআইএসএপিপি'০৯), ২০০৯ পিডিএফ )
আপনি একটি তত্ত্বাবধানে কে-মানে রাখতে পারেন। আপনি আপনার লেবেলযুক্ত ডেটার উপর ভিত্তি করে সেন্ট্রয়েডগুলি (কে-মানে হিসাবে) তৈরি করতে পারেন। কিছুই তোমাকে থামায় না। আপনি যদি এটি উন্নতি করতে চান, ইউক্লিডিয়ান স্থান এবং ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব আপনাকে সেরা ফলাফল প্রদান করতে পারে না। আপনাকে আপনার স্থান চয়ন করতে হবে (উদাহরণস্বরূপ রিমানিয়ান স্থান হতে পারে) এবং পয়েন্টগুলির মধ্যে দূরত্ব নির্ধারণ করতে হবে (এবং একটি "পয়েন্ট" সংজ্ঞায়িতও করতে হবে)। শেষ দুটি গবেষণার বিষয় এবং এগুলি আপনার কাছে থাকা ডেটার (সংকেত) প্রকারের (বৈশিষ্ট্য) উপরও নির্ভর করে।
প্রকৃত শ্রেণিবিন্যাস পর্যায়ে জড়িত হওয়ার আগে প্রশিক্ষণ পর্ব হিসাবে কে অর্থ ব্যবহার করা যেতে পারে। কে মানে প্রতিটি শ্রেণীর অন্তর্গত নমুনার সেন্ট্রয়েড এবং শ্রেণীর লেবেল দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা ক্লাস তৈরি করা হয়। কোনও অদৃশ্য নতুন নমুনাকে শ্রেণিবদ্ধ করতে এবং কে দ্বারা তৈরি করা কে- ক্লাসগুলির মধ্যে একটিতে নির্ধারিত করার জন্য এই প্যারামিটারগুলির পাশাপাশি কে নম্বরটি ব্যবহার করে অ্যালগরিদম