k-NN)と呼ばれる方法で、クラス分類を行うml5.KNNClassifier()の機能を解説するものです。k近傍法とは、学習データ(サンプルデータ)をベクトル空間上に配置しておき、分類したい未知のデータに対して、未知のデータの位置から距離が近い順にk個を調べ上げ、その中で多数決で未知のデータのクラスを推測する、という方法です。下図はウィキペディアからの引用で、k近傍法の簡易化した説明図です。学習データとして赤三角と青四角のデータがあり、それぞれがベクトル空間上に位置しています。赤三角は赤三角クラスに、青四角は青四角のクラスに属しています。ここに未知のデータとして緑丸を入れたとします。3の場合、緑丸を中心に赤三角か青四角が3個入る円を書き、赤三角と青四角の数を数えます。すると2個と1個であることが分かります。これを多数決にかけ、緑丸は赤三角のクラスに属すると推測します。5の場合(図の外側の点線の円)には、2個対3個なので、緑丸は青四角のクラスに属することになります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。WAAPIに関する注意WAAPIを利用するにはブラウザに特別な設定が必要です。ブラウザの実験的な機能を有効化する方法に書いているので、必ずお読みください。楕円(円)、円弧を描く。APIやTensorFlow.jsについて調べたことを書いています。freebiescafe.com。