Dit algoritme gebruikt afstanden tussen punten om te bepalen waar een punt bij hoort. Je leert de termen:
- Classification : we geven data een label, bv, "kat" of "hond"
- Supervised Learning : het algoritme wordt getrained met bestaande data die al labels heeft.
We tekenen de weight en ear length features van katten en honden in een 2D grafiek als X en Y coördinaten:
Als we een nieuw punt tekenen in de grafiek, kunnen we via de afstand tot de andere punten bepalen of het nieuwe punt een kat of een hond is! Dit is wat het KNN algoritme doet. Zie ook dit interactief voorbeeld op Codepen. Meer informatie over KNN vind je in de PDF van deze week.
Laad het KNN algoritme, en een leeg javascript bestand:
<script src="knear.js"></script>
<script src="app.js"></script>Maak het algoritme aan in app.js
const k = 3
const machine = new kNear(k)Nu kan je het algoritme trainen met data uit de bovenstaande tabel. Gebruik bv. ear length, weight, height. Voeg alle data uit de tabel toe op deze manier:
machine.learn([6.2, 20, 9], 'cat')Nu kunnen we nieuwe data classificeren! Bedenk zelf de eigenschappen van een dier (ear length, weight, height) en vraag wat voor dier dit is:
let prediction = machine.classify([7,18,7])
console.log(`I think this is a ${prediction}`)| Body length | Height | Weight | Ear length | Label |
|---|---|---|---|---|
| 18 | 9.2 | 8.1 | 2 | 'cat' |
| 20.1 | 17 | 15.5 | 5 | 'dog' |
| 17 | 9.1 | 9 | 1.95 | 'cat' |
| 23.5 | 20 | 20 | 6.2 | 'dog' |
| 16 | 9.0 | 10 | 2.1 | 'cat' |
| 21 | 16.7 | 16 | 3.3 | 'dog' |
Gebruik bovenstaande javascript uitleg, de data in de tabel om een KNN algoritme te trainen. Leer wat katten en honden zijn, en test of het werkt door nieuwe data in te voeren. Voorspel vervolgens of dit een kat of een hond is.
In de inleveropdracht ga je KNN gebruiken om posedata te classificeren.