Delen via

kNN versus ANN

  • Van toepassing op: ✅ NoSQL, ✅ MongoDB vCore, ✅ PostgreSQL

Twee belangrijke categorieën vectorzoekalgoritmen zijn k-Nearest Neighbors (kNN) en Bij benadering dichtstbijzijnde buren (ANN, niet te verwarren met kunstmatig neuraal netwerk). kNN is nauwkeurig, maar rekenintensief, waardoor deze minder geschikt is voor grote gegevenssets. ANN biedt daarentegen een balans tussen nauwkeurigheid en efficiëntie, waardoor deze beter geschikt is voor grootschalige toepassingen.

Hoe kNN werkt

  1. Vectorisatie: elk gegevenspunt in de gegevensset wordt weergegeven als een vector in een multidimensionale ruimte.
  2. Berekening van afstand: Als u een nieuw gegevenspunt (querypunt) wilt classificeren, berekent het algoritme de afstand tussen het querypunt en alle andere punten in de gegevensset met behulp van een afstandsfunctie.
  3. Buren zoeken: het algoritme identificeert de k dichtstbijzijnde gegevenspunten (buren) naar het querypunt op basis van de berekende afstanden. De waarde van k (het aantal buren) is van cruciaal belang. Een kleine k kan gevoelig zijn voor ruis, terwijl een grote k details glad kan maken.
  4. Voorspellingen maken:
  • Classificatie: Voor classificatietaken wijst kNN het klasselabel toe aan het querypunt dat het meest voorkomt bij de k-buren. In wezen neemt het een "meerderheidsbesluit."
  • Regressie: voor regressietaken voorspelt kNN de waarde voor het querypunt als het gemiddelde (of soms gewogen gemiddelde) van de waarden van de k-buren.

Hoe ANN werkt

  1. Vectorisatie: elk gegevenspunt in de gegevensset wordt weergegeven als een vector in een multidimensionale ruimte.
  2. Indexering en gegevensstructuren: ANN-algoritmen maken gebruik van geavanceerde gegevensstructuren (bijvoorbeeld KD-trees, lokaliteitsgevoelige hashing of grafiekgebaseerde methoden) om de gegevenspunten te indexeren, zodat u sneller kunt zoeken.
  3. Afstandsberekening: In plaats van de exacte afstand tot elk punt te berekenen, gebruiken ANN-algoritmen heuristieken om snel regio's van de ruimte te identificeren die waarschijnlijk de dichtstbijzijnde buren bevatten.
  4. Buren zoeken: het algoritme identificeert een set gegevenspunten die waarschijnlijk dicht bij het querypunt liggen. Deze buren zijn niet gegarandeerd de exacte dichtstbijzijnde punten, maar zijn dicht genoeg voor praktische doeleinden.
  5. Voorspellingen maken:
  • Classificatie: Voor classificatietaken wijst ANN het klasselabel toe aan het querypunt dat het meest voorkomt bij de geïdentificeerde buren, vergelijkbaar met kNN.
  • Regressie: voor regressietaken voorspelt ANN de waarde voor het querypunt als het gemiddelde (of gewogen gemiddelde) van de waarden van de geïdentificeerde buren.

Gerelateerde inhoud