k近傍法とは？
意味・定義
k近傍法（k-Nearest Neighbors, k-NN）は、機械学習のアルゴリズムの一つで、与えられたデータポイントに対して、その周囲に存在するk個の近いデータポイントを基に判断を行う手法です。主に分類や回帰の問題に用いられます。例えば、ある商品のレビューを分類する場合、そのレビューに最も近いk個のレビューを参照し、どのカテゴリに属するかを決定します。距離を測るためには、ユークリッド距離やマンハッタン距離などが一般的に使用されます。
目的・背景
k近傍法は、データのパターンを学習することなく、直接的にデータの特性を利用して予測を行う点が特徴です。このアプローチは、特にデータが多様であり、複雑なモデルを構築することが難しい場合に有効です。また、非線形な関係を捉えることができるため、多くの実際の問題に対応可能です。データサイエンスの分野では、視覚的に理解しやすい手法として人気があり、初心者にも取り組みやすいという利点があります。
使い方・具体例
- 新商品開発において、消費者の嗜好を分析するために、類似した過去の商品のデータを基にターゲット市場を特定する。
- 医療分野で、患者の症状に基づいて適切な治療法を選択する際、過去の患者データから最も近い症例を参照する。
- 顧客の購買履歴をもとに、同様の購買パターンを持つ他の顧客を特定し、パーソナライズされたマーケティングを行う。
- 画像認識タスクにおいて、未知の画像がどのカテゴリに属するかを、既知の画像データと比較して判断する。
- ソーシャルネットワーク分析で、友人の推薦を基に新たな友人関係を構築する際に、近しい関係のユーザーを見つけ出す。
関連用語
まとめ
- k近傍法は、近くにあるデータポイントを基に予測を行うシンプルなアルゴリズムです。
- 非線形なデータの関係を捉えやすく、特に多様なデータに適しています。
- 様々な業界での応用が可能で、実務においても多くのシーンで利用されています。
現場メモ
k近傍法を導入する際には、データの前処理が重要です。特に、異なるスケールの特徴量がある場合、適切にスケーリングを行わないと、距離計算に影響を及ぼすことがあります。また、kの値の設定も結果に大きく影響するため、実験を通じて最適な値を見つける必要があります。