الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors یا K-NN) یکی از پایه‌ای‌ترین و در عین حال مؤثرترین الگوریتم‌های مورد استفاده در حوزه یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) است. این الگوریتم بیشتر برای وظایف طبقه‌بندی (Classification) استفاده می‌شود، اما می‌تواند برای رگرسیون نیز به کار رود.

۱. K-NN: یادگیری تنبل و غیرپارامتریک

K-NN در مقایسه با بسیاری از الگوریتم‌های دیگر، ویژگی‌های منحصربه‌فردی دارد:

الف) الگوریتم مبتنی بر نمونه (Instance-Based)

K-NN به جای ایجاد یک مدل صریح و قابل تعریف (مانند درخت تصمیم یا معادله رگرسیون) در مرحله آموزش، صرفاً تمام داده‌های آموزشی را ذخیره می‌کند.

ب) یادگیری تنبل (Lazy Learning)

مرحله «آموزش» در K-NN بسیار سریع است، زیرا عملاً شامل هیچ محاسباتی نیست و فقط داده‌ها را ذخیره می‌کند. در عوض، بیشترین زمان محاسبه در مرحله طبقه‌بندی یک نمونه جدید صرف می‌شود؛ زیرا در آن لحظه باید فاصله آن نمونه با تمام نمونه‌های آموزشی محاسبه شود.

ج) غیرپارامتریک (Non-Parametric)

K-NN هیچ فرضی در مورد توزیع آماری داده‌ها ندارد. این ویژگی باعث می‌شود که برای مجموعه‌داده‌هایی که توزیع آن‌ها نامشخص یا پیچیده است، مناسب باشد.

۲. چگونه K-NN یک نمونه جدید را طبقه‌بندی می‌کند؟

فرایند طبقه‌بندی در K-NN یک روش رأی‌گیری مبتنی بر مجاورت است:

  1. انتخاب K: کاربر یا مهندس داده باید تعداد همسایگان مورد نظر (K) را تعیین کند.
  2. محاسبه فاصله‌ها: هنگام ورود یک نمونه جدید (نقطه تست)، الگوریتم فاصله این نقطه را تا همه نقاط موجود در مجموعه داده آموزشی محاسبه می‌کند. معمولاً فاصله اقلیدسی رایج‌ترین معیار است.
  3. انتخاب K نزدیک‌ترین: الگوریتم K نمونه‌ای را که کمترین فاصله را با نقطه تست دارند، به‌عنوان «همسایه» انتخاب می‌کند.
  4. رأی‌گیری اکثریت: کلاس نمونه جدید بر اساس رأی اکثریت از این K همسایه تعیین می‌شود. به‌عنوان مثال، اگر K=۵K=۵K=۵ باشد و ۳ همسایه در کلاس “A” و ۲ همسایه در کلاس “B” باشند، نمونه جدید به کلاس “A” اختصاص می‌یابد.

۳. پارامترهای کلیدی و چالش‌های K-NN

الف) انتخاب مقدار K (عدد همسایه‌ها)

انتخاب مقدار K بزرگ‌ترین چالش این الگوریتم است:

  • K کوچک: مدل را حساس به نویز و داده‌های پرت می‌کند و می‌تواند منجر به بیش‌برازش (Overfitting) شود.
  • K بزرگ: مرزهای تصمیم‌گیری را «هموارتر» می‌کند و می‌تواند باعث کم‌برازش (Underfitting) شود، زیرا رأی‌گیری از نقاطی دورتر و نامرتبط هم انجام می‌شود.

بهترین مقدار K معمولاً یک عدد فرد است تا از تساوی در رأی‌گیری جلوگیری شود و اغلب با استفاده از اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation) تعیین می‌شود.

ب) مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)

از آنجایی که K-NN بر پایه فاصله کار می‌کند، مقیاس ویژگی‌ها بسیار مهم است. اگر یک ویژگی دارای مقادیر عددی بزرگتری نسبت به دیگری باشد، تأثیر آن در محاسبه فاصله بیشتر خواهد بود، حتی اگر اهمیت کمتری داشته باشد. بنابراین، نرمال‌سازی (Normalization) یا استانداردسازی (Standardization) داده‌ها پیش از اجرای K-NN ضروری است.

۴. اجرای K-NN در نرم‌افزار Weka

در محیط Weka، الگوریتم K-NN تحت عنوان IBk (Instance-Based K) در تب Classify قابل دسترسی است.

مراحل کلیدی در Weka:

  1. بارگذاری داده‌ها: داده‌ها را در تب Preprocess بارگذاری کنید.
  2. انتخاب طبقه‌بند: در تب Classify، مسیر Choose → lazy → IBk را دنبال کنید.
  3. تنظیم K: با کلیک روی IBk، پارامتر KNN را روی مقدار مطلوب خود تنظیم کنید.
  4. شروع طبقه‌بندی: با انتخاب نحوه ارزیابی (مثلاً ۱۰-فولد کراس-ولیدیشن)، Start را بزنید.

کلیدواژه ها : اجرای الگوریتم K-نزدیکترین-همسایه-K-NN Classification-یادگیری نظارت‌شده-Supervised Learning-الگوریتم یادگیری تنبل-Lazy Learning-K-Nearest Neighbors Weka-IBk Algorithm-K-NN پارامتر K-Overfitting Underfitting-رأی‌گیری اکثریت