دوره جامع آموزش الگوریتم K-نزدیکترین همسایهها (KNN) در MATLAB
در این دوره آموزشی، شما به صورت جامع با الگوریتم K-نزدیکترین همسایهها (K-Nearest Neighbors – KNN) آشنا خواهید شد. این الگوریتم یکی از روشهای ساده و کاربردی در یادگیری نظارتشده است که برای طبقهبندی و رگرسیون استفاده میشود. محوریت این دوره، پیادهسازی الگوریتم KNN بر روی دادههای Fisher Iris در محیط MATLAB است و تمام مراحل از بارگذاری دادهها تا ارزیابی مدل به تفصیل پوشش داده میشود.
کانال تلگرام : کانال یوتیوب : کانال آپارات : کانال ایتا
H.saadatmand@matlablearning.com
مدرس بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
با بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
https://youtu.be/fIdv2hr5UYE
سرفصلهای آموزشی دوره KNN در MATLAB
بخش 1: آشنایی با الگوریتم KNN
- مقدمه بر KNN:
معرفی الگوریتم KNN و نحوه عملکرد آن در طبقهبندی دادهها. - تعداد همسایهها (K):
بررسی تاثیر انتخاب مقدار K بر دقت مدل، جلوگیری از بیشبرازش (Overfitting) و کمبرازش (Underfitting). - کاربردهای KNN:
معرفی کاربردهای این الگوریتم در حوزههایی مانند شناسایی الگو، طبقهبندی و تشخیص.
بخش 2: بارگذاری دادهها (Data Loading)
- معرفی دادههای Fisher Iris:
توضیح ساختار دادهها و دلایل انتخاب آن برای طبقهبندی. - بارگذاری دادهها در MATLAB:
نحوه بارگذاری مجموعه دادهها در MATLAB و بررسی ویژگیهای آنها. - نمایش و تحلیل اولیه دادهها:
نمایش توزیع دادهها و تحلیل روابط بین ویژگیها برای درک بهتر.
بخش 3: پیشپردازش و آمادهسازی دادهها
- اهمیت پیشپردازش دادهها:
بررسی نیاز به پیشپردازش برای بهبود عملکرد مدل. - تقسیم دادهها به آموزش و تست:
روشهای مختلف تقسیمبندی دادهها مانند تقسیم تصادفی و اعتبارسنجی. - نرمالسازی و استانداردسازی:
معرفی تکنیکهای مهم نرمالسازی و استانداردسازی برای افزایش کارایی مدل.
بخش 4: ساخت و آموزش مدل KNN
- تنظیم پارامترها:
انتخاب مقدار بهینه K و سایر تنظیمات کلیدی. - آموزش مدل KNN:
نحوه استفاده از دادههای آموزشی برای ساخت مدل. - بهینهسازی مدل:
معرفی روشهای مختلف بهینهسازی برای افزایش دقت. - Cross-Validation:
استفاده از روش اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی مدل و انتخاب بهترین مقدار K.
بخش 5: تست و پیشبینی با مدل KNN
- پیشبینی دادههای تست:
استفاده از مدل آموزشدیده برای طبقهبندی دادههای تست. - محاسبه دقت مدل:
تحلیل عملکرد مدل بر اساس دقت پیشبینی. - تحلیل نتایج پیشبینی:
مقایسه نتایج پیشبینی با مقادیر واقعی برای بررسی عملکرد.
بخش 6: ارزیابی عملکرد مدل
- ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix):
استفاده از این ماتریس برای ارزیابی دقت دستهبندی. - محاسبه معیارهای عملکرد:
بررسی معیارهایی همچون Precision، Recall، و F1-Score برای هر کلاس. - تحلیل دقت و خطا:
محاسبه میانگین دقت و خطا برای بهبود عملکرد مدل. - ارزیابی چندکلاسه:
استفاده از معیارهایی مانند میانگین دقت و خطای میانگین برای تحلیل نهایی مدل.
این دوره به شکلی طراحی شده که شما را از مفاهیم اولیه تا تحلیل پیشرفته نتایج همراهی میکند. هدف اصلی، ایجاد درک عمیق از الگوریتم KNN و تسلط کامل بر پیادهسازی آن در MATLAB است.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.