Ähnlichkeit entscheidet

Bearbeite die Aufgabe 1, indem du zunächst die Trainingsdaten und anschließend die neuen Daten, für die die Zielklasse vorhergesagt werden soll, in das Punktediagramm einfügst.

Ordne die Schritte des k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus in die richtige Reihenfolge.

• Die k-nächsten Nachbarn werden identifiziert.
• Neuer Datenpunkt mit unbekannter Klasse soll klassifiziert werden.
• Die Klassenzugehörigkeit der Trainingsdaten ist die Basis für die Klassifikation neuer Daten
• Die Klassenzugehörigkeit der Trainingsdaten ist bekannt.
• Der Abstand zu allen anderen vorhandenen Datenpunkten wird ermittelt.
• Die Klassenzugehörigkeit des neuen Datenpunkts wird aufgrund dessen vorhergesagt.
• Die Mehrheit der Klassen unter den k- nächsten Nachbarn wird bestimmt.

Verschiebe die Schritte!