K-Nearest Neighbors (KNN)

= K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors یا به اختصار KNN، یکی از ساده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در دسته‌بندی و رگرسیون مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم یک روش غیرپارامتری است، به این معنی که هیچ فرضی در مورد توزیع داده‌ها ندارد و ساختار داده‌ها را به طور مستقیم یاد می‌گیرد. KNN به دلیل سادگی و کارایی در بسیاری از کاربردها، از جمله تشخیص الگو، بازیابی اطلاعات و سیستم‌های توصیه‌گر، محبوبیت زیادی دارد.

اصول کار KNN

ایده اصلی KNN بسیار ساده است: برای طبقه‌بندی یک نقطه داده جدید، الگوریتم به دنبال K نزدیک‌ترین نقطه داده موجود در مجموعه داده آموزشی می‌گردد. سپس، بر اساس برچسب (label) نقاط داده همسایه، برچسب نقطه داده جدید را تعیین می‌کند.

• ==دسته‌بندی (Classification)==: در دسته‌بندی، برچسب نقطه داده جدید با رای اکثریت از برچسب‌های K نزدیک‌ترین همسایه تعیین می‌شود. به عنوان مثال، اگر از بین K همسایه، 7 مورد برچسب "A" و 3 مورد برچسب "B" داشته باشند، نقطه داده جدید به عنوان "A" طبقه‌بندی می‌شود.
• ==رگرسیون (Regression)==: در رگرسیون، مقدار پیش‌بینی شده برای نقطه داده جدید، میانگین (یا میانه) مقادیر K نزدیک‌ترین همسایه است.

مراحل اصلی الگوریتم KNN

1. ==انتخاب K==: اولین قدم در استفاده از KNN، انتخاب مقدار K است. K نشان دهنده تعداد همسایه‌هایی است که برای تعیین برچسب یا مقدار نقطه داده جدید در نظر گرفته می‌شوند. انتخاب K مناسب بسیار مهم است و می‌تواند بر عملکرد الگوریتم تاثیر بسزایی داشته باشد. 2. ==محاسبه فاصله (Distance Calculation)==: برای یافتن K نزدیک‌ترین همسایه، باید فاصله بین نقطه داده جدید و تمام نقاط داده موجود در مجموعه داده آموزشی محاسبه شود. متداول‌ترین روش‌های محاسبه فاصله عبارتند از:

   *   ==فاصله اقلیدسی (Euclidean Distance)==: این روش، فاصله مستقیم بین دو نقطه را در فضای n بعدی محاسبه می‌کند. فرمول آن به صورت زیر است:

       Template:Math}

       که در آن d فاصله، n تعداد ویژگی‌ها و x و y نقاط داده هستند.
   *   ==فاصله منهتنی (Manhattan Distance)==: این روش، مجموع مقادیر مطلق تفاوت بین مختصات نقاط را محاسبه می‌کند. فرمول آن به صورت زیر است:

       Template:Math
   *   ==فاصله مینکوفسکی (Minkowski Distance)==: این روش، یک تعمیم از فاصله اقلیدسی و منهتنی است. فرمول آن به صورت زیر است:

       Template:Math}

       که در آن p یک پارامتر است. اگر p=2 باشد، فاصله مینکوفسکی به فاصله اقلیدسی تبدیل می‌شود و اگر p=1 باشد، به فاصله منهتنی تبدیل می‌شود.

3. ==یافتن K نزدیک‌ترین همسایه (Finding K Nearest Neighbors)==: پس از محاسبه فاصله بین نقطه داده جدید و تمام نقاط داده آموزشی، K نقطه‌ای که کمترین فاصله را دارند، به عنوان نزدیک‌ترین همسایه انتخاب می‌شوند. 4. ==تعیین برچسب یا مقدار (Determining Label or Value)==: در نهایت، بر اساس برچسب یا مقدار K نزدیک‌ترین همسایه، برچسب یا مقدار نقطه داده جدید تعیین می‌شود.

انتخاب مقدار K

انتخاب مقدار K مناسب یک چالش مهم در استفاده از KNN است. مقادیر کوچک K می‌توانند باعث ایجاد حساسیت بیش از حد به نویز در داده‌ها شوند، در حالی که مقادیر بزرگ K می‌توانند باعث از دست رفتن جزئیات مهم در داده‌ها شوند.

• ==روش‌های انتخاب K==:

   *   ==روش ریشه دوم تعداد داده‌ها (Square Root of the Number of Data Points)==: یک قانون سرانگشتی رایج، انتخاب K برابر با ریشه دوم تعداد داده‌های آموزشی است.
   *   ==اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)==: این روش، مجموعه داده آموزشی را به چند زیرمجموعه تقسیم می‌کند و الگوریتم را با مقادیر مختلف K بر روی هر زیرمجموعه آموزش می‌دهد و سپس عملکرد آن را بر روی زیرمجموعه باقی‌مانده ارزیابی می‌کند. مقداری از K که بهترین عملکرد را داشته باشد، انتخاب می‌شود.
   *   ==تحلیل منحنی یادگیری (Learning Curve Analysis)==: این روش، عملکرد الگوریتم را با مقادیر مختلف K رسم می‌کند و با بررسی منحنی، مقدار K مناسب را انتخاب می‌کند.

مزایا

• ==سادگی (Simplicity)==: KNN یک الگوریتم بسیار ساده است که به راحتی قابل درک و پیاده‌سازی است.
• ==عدم نیاز به آموزش (No Training Phase)==: KNN یک الگوریتم تنبل (lazy) است، به این معنی که هیچ فاز آموزشی ندارد و تمام محاسبات در زمان پیش‌بینی انجام می‌شود.
• ==انعطاف‌پذیری (Flexibility)==: KNN می‌تواند برای مسائل دسته‌بندی و رگرسیون استفاده شود.
• ==عدم نیاز به فرضیات در مورد داده‌ها (No Assumptions About Data)==: KNN یک الگوریتم غیرپارامتری است و هیچ فرضی در مورد توزیع داده‌ها ندارد.

معایب

• ==هزینه محاسباتی بالا (High Computational Cost)==: KNN در زمان پیش‌بینی، نیاز به محاسبه فاصله بین نقطه داده جدید و تمام نقاط داده آموزشی دارد که می‌تواند برای مجموعه‌های داده بزرگ، بسیار پرهزینه باشد.
• ==حساسیت به مقیاس ویژگی‌ها (Sensitivity to Feature Scaling)==: KNN به مقیاس ویژگی‌ها حساس است. اگر ویژگی‌ها مقیاس‌های مختلفی داشته باشند، ویژگی‌هایی با مقیاس بزرگتر، تاثیر بیشتری بر محاسبه فاصله خواهند داشت. بنابراین، قبل از استفاده از KNN، باید ویژگی‌ها را مقیاس‌بندی کرد.
• ==نیاز به حافظه زیاد (High Memory Usage)==: KNN نیاز به ذخیره تمام نقاط داده آموزشی دارد که می‌تواند برای مجموعه‌های داده بزرگ، مشکل‌ساز باشد.
• ==مشکل در ابعاد بالا (Curse of Dimensionality)==: در ابعاد بالا، فاصله بین نقاط داده به طور یکنواخت توزیع می‌شود و KNN عملکرد ضعیفی خواهد داشت.

کاربردهای KNN

KNN در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

• ==تشخیص تصویر (Image Recognition)==: KNN می‌تواند برای تشخیص اشیاء در تصاویر استفاده شود.
• ==تشخیص دست‌خط (Handwriting Recognition)==: KNN می‌تواند برای تشخیص کاراکترهای دست‌نویس استفاده شود.
• ==سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)==: KNN می‌تواند برای پیشنهاد محصولات یا خدمات به کاربران بر اساس سابقه خرید یا رفتار آن‌ها استفاده شود.
• ==تشخیص تقلب (Fraud Detection)==: KNN می‌تواند برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده شود.
• ==پزشکی (Medical Diagnosis)==: KNN می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها بر اساس علائم و نشانه‌های بیمار استفاده شود.

بهبود عملکرد KNN

• ==کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)==: استفاده از تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) می‌تواند به کاهش هزینه محاسباتی و بهبود عملکرد KNN در ابعاد بالا کمک کند.
• ==انتخاب ویژگی (Feature Selection)==: انتخاب ویژگی‌های مرتبط و حذف ویژگی‌های غیرضروری می‌تواند به بهبود عملکرد KNN کمک کند.
• ==وزن‌دهی به همسایه‌ها (Weighting Neighbors)==: به جای استفاده از رای اکثریت یا میانگین ساده، می‌توان به همسایه‌های نزدیک‌تر وزن بیشتری داد.
• ==استفاده از الگوریتم‌های جستجوی همسایه نزدیک (Nearest Neighbor Search Algorithms)==: استفاده از الگوریتم‌های کارآمدتر برای جستجوی همسایه نزدیک، مانند KD-Tree یا Ball-Tree، می‌تواند به کاهش هزینه محاسباتی KNN کمک کند.

مقایسه با سایر الگوریتم‌ها

KNN در مقایسه با سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین، دارای مزایا و معایب خاص خود است.

• ==در مقایسه با درخت تصمیم (Decision Tree)==: KNN ساده‌تر است اما ممکن است دقت کمتری داشته باشد. درخت تصمیم می‌تواند با ایجاد قوانین تصمیم‌گیری، داده‌ها را به طور موثرتری مدل‌سازی کند.
• ==در مقایسه با ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine - SVM)==: SVM معمولاً دقت بالاتری نسبت به KNN دارد، اما پیچیده‌تر است و نیاز به تنظیم پارامترهای بیشتری دارد.
• ==در مقایسه با شبکه‌های عصبی (Neural Networks)==: شبکه‌های عصبی می‌توانند مسائل پیچیده‌تری را حل کنند، اما نیاز به داده‌های آموزشی بیشتری دارند و آموزش آن‌ها زمان‌بر است.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• ==میانگین متحرک (Moving Average)==: برای هموارسازی داده‌ها و شناسایی روندها.
• ==شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI)==: برای اندازه‌گیری سرعت و تغییرات قیمت.
• ==باندهای بولینگر (Bollinger Bands)==: برای شناسایی نوسانات قیمت.
• ==MACD (Moving Average Convergence Divergence)==: برای شناسایی تغییرات در روند قیمت.
• ==حجم معاملات (Volume)==: برای تایید روندها و شناسایی نقاط برگشت.
• ==تحلیل فیبوناچی (Fibonacci Analysis)==: برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت.
• ==الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns)==: برای شناسایی سیگنال‌های خرید و فروش.
• ==تحلیل موج الیوت (Elliott Wave Analysis)==: برای شناسایی الگوهای تکراری در قیمت.
• ==تحلیل بنیادی (Fundamental Analysis)==: برای ارزیابی ارزش ذاتی یک دارایی.
• ==مدیریت ریسک (Risk Management)==: برای محافظت از سرمایه.
• ==تنوع‌سازی سبد سهام (Portfolio Diversification)==: برای کاهش ریسک.
• ==تحلیل تکنیکال پیشرفته (Advanced Technical Analysis)==: استفاده از ابزارهای پیچیده‌تر برای تحلیل بازار.
• ==تحلیل حجم معاملات پیشرفته (Advanced Volume Analysis)==: بررسی دقیق حجم معاملات برای شناسایی سیگنال‌های قوی‌تر.
• ==استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی (Algorithmic Trading Strategies)==: استفاده از الگوریتم‌ها برای اجرای معاملات خودکار.
• ==یادگیری تقویتی در معاملات (Reinforcement Learning in Trading)==: استفاده از یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی.

نتیجه‌گیری

KNN یک الگوریتم یادگیری ماشین ساده و قدرتمند است که می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار گیرد. با این حال، مهم است که مزایا و معایب آن را در نظر بگیرید و مقدار K مناسب را انتخاب کنید. با استفاده از تکنیک‌های بهبود عملکرد، می‌توان دقت و کارایی KNN را افزایش داد.

یادگیری ماشین دسته‌بندی رگرسیون تشخیص الگو بازیابی اطلاعات سیستم‌های توصیه‌گر فاصله اقلیدسی فاصله منهتنی فاصله مینکوفسکی اعتبارسنجی متقابل تحلیل مولفه‌های اصلی تحلیل ویژگی درخت تصمیم ماشین بردار پشتیبان شبکه‌های عصبی KD-Tree Ball-Tree میانگین متحرک شاخص قدرت نسبی باندهای بولینگر MACD حجم معاملات تحلیل فیبوناچی الگوهای کندل استیک تحلیل موج الیوت تحلیل بنیادی مدیریت ریسک تنوع‌سازی سبد سهام تحلیل تکنیکال پیشرفته تحلیل حجم معاملات پیشرفته یادگیری تقویتی در معاملات

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان