KNN algorithm at the training phase just stores the dataset and when it gets new data, then it classifies that data into a category that is much similar to the new data.
Example: Suppose, we have an image of a creature that looks similar to cat and dog, but we want to know either it is a cat or dog. So for this identification, we can use the KNN algorithm, as it works on a similarity measure. Our KNN model will find the similar features of the new data set to the cats and dogs images and based on the most similar features it will put it in either cat or dog category.
In questa pagina del sito puoi guardare il video online K nearest neighbor(knn algorithm classification problem solution) della durata di ore minuti seconda in buona qualità , che l'utente ha caricato Basic CS Tutorials 15 maggio 2023, condividi il link con amici e conoscenti, su youtube questo video è già stato visto 662 volte e gli è piaciuto 11 spettatori. Buona visione!