title: Ключевые слова - Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and...
text: 362
  K ta-yaqin qo‘shnilar usuli.
  K ta yaqin qo‘shnilar usuli(k-nearest neighbours, k-NN)
  boshqa usullardan farqli ravishda o‘qitish(train) fazasini talab qilmaydi.
  Sinflashtirish
  masalasini yechish usuli ko‘p o‘lchovli belgilar to‘plamidan eng ko‘p topilgan k ta yaqin
  qo‘shnilarni sinflarga ajratish hisoblanadi. Bu sinflashtirish modellarini o‘qitishning eng
  oddiy algoritmlardan biridir. K soni-bu belgilar sohasidagi sinflanadigan ob'ektlar
  bilan
  taqqoslanadigan qo‘shni ob’ektlar sonidir. Boshqacha aytganda agar k=10 bo‘lsa, unda har
  bir ob’ekt o‘zining 10-ta qo‘shnisi orasidagi masofa bilan solishtiriladi(
  1-rasm
  ). Usul Data
  Mining texnologiyalarida sinflashtirish masalasini yechish uchun qo‘llaniladi.
  1-rasm. O‘qitish jarayonida algoritm barcha vektor belgilarini va unga mos sinf lebellarini
  oddiy tarzda eslab qoladi.
  Algoritm.
  Test to‘plamidagi har bir ob’ektni sinflashtirish
  uchun kema-ket ravishda
  qo‘yidagi amallarni bajarish zarurdir:
  O‘qitish tanlanmasidagi har bir ob’ektigacha bo‘lgan masofani hisoblash;
  O‘qitish tanlanmasidan bir-biridan masofasi eng minimal bo‘lagan k ta ob’ektni
  tanlab olish.
  Sinflanadigan ob’ekting sinfi – bu k ta yaqin qo‘shnilar orasida ko‘p uchraydigan sinfdir.