Säkerheten i knn

Denna punkt representerar en balans mellan att ha för få och för många grannar. Silhouette Analysis: Silhouette analysis mäter hur lik en punkt är knn sitt eget kluster baserat på sina närmaste grannar jämfört med andra kluster. Silhuettkoefficienten varierar från -1 till 1, med högre värden som indikerar mer definierade kluster. Genom att beräkna silhuettkoefficienten för olika värden på K kan du välja den övre K som maximerar denna koefficient, vilket säkerställer optimal klusterseparation och kompaktitet.

Grid Search: grid search arbetar systematiskt säkerheten flera kombinationer av parametervärden, i detta fall olika värden på K, för att hitta den optimala parameterparametern. Denna metod är beräkningsintensiv, men kan vara mycket effektiv. Det mest effektiva värdet kan väljas genom att utvärdera sökalgoritmens prestanda i intervallet K. Med hjälp av säkerheten metoder kan man identifiera ett högt K-värde som optimalt balanserar söknoggrannhet och beräkningseffektivitet, vilket förbättrar prestanda och tillförlitlighet för vektorsökning.

Fördelar och begränsningar av KNN KNN-algoritmen, som alla andra verktyg, kommer med sin egen uppsättning fördelar och nackdelar: fördelarna är lätta att förstå och implementera: knns intuitiva karaktär gör den tillgänglig för ett brett spektrum av användare, från nybörjare till erfarna utövare. Anpassningsförmåga till nya data: KNN kan enkelt inkludera nya datapunkter utan att bearbeta hela modellen.

Mångsidighet vid bearbetning av olika typer av data: KNN är knn för olika typer av data, vilket gör den lämplig för ett brett spektrum av applikationer. Begränsningar är beräkningsmässigt dyra: Att beräkna avstånd mellan alla datapunkter, särskilt i stora datamängder, kan vara beräkningsintensivt och påverka hastigheten. Outlier-känslighet: KNN-prestanda kan påverkas avsevärt av outliers i data.

Känslig för irrelevanta funktioner: kräver noggrann funktion val och skalning. Men hur länge vill du vänta med att hitta dem? De flesta vektorsökningsapplikationer har användaren tålmodigt väntar i andra änden för resultatet-och i Rag-typ applikationer måste dessa resultat först skickas till en stor LLM-språkmodell innan de skickas till användaren. Föreställ dig en vektordatabas med 1 miljon dokument, som var och en har dimensioner i ett normaliserat vektorutrymme.

Vi skulle använda cosinuslikhet för att jämföra avståndet, och vi kan faktiskt ta punktproduktetiketten eftersom data normaliseras. Även om det säkert kan göras mycket parallellt, är det många beräkningar! Beygetzimer et al.

Som ett alternativt tillvägagångssätt, överväga en allmänt använd ANN-algoritm som HNSW, som vanligtvis behöver leta efter datapunkter för höga återkallningsfrekvenser.; I det här fallet kommer det att vara cirka 20 av 1 miljon poäng som vi behöver jämföra med. Ann kan ofta konfigureras för att uppnå en hög 90-tals återkallelse utan att dramatiskt öka beräkningskomplexiteten.

Indexeringstekniker som jVector kan ytterligare förbättra Ann: s krav på latens och indexutrymme. Vektorsökning skapad för verklig generativ AI med hjälp av DataStax. Den här guiden utforskar k-proximity KNN-grannalgoritmen och betonar knn enkelhet och mångsidighet vid hantering av klassificerings-och regressionsuppgifter. KNN är ofta en bra utgångspunkt för att bygga en maskininlärningsapplikation, men för de flesta generativa ai-vektorsökningsapplikationer är det ofta för långsamt på grund av beräkningarnas intensitet.

Valet av klass-outs. Ett lärande exempel omgivet av exempel på andra klasser kallas en klassutflykt. Orsakerna till klassavvikelser inkluderar: ett oavsiktligt fel, otillräckliga träningsexempel på denna klass. Ett isolerat exempel visas istället för att ett kluster saknar viktiga funktioner. En" fientlig " bakgrund för dessa utsläpp av en liten klass med K-NN ger buller.

De kan detekteras och separeras för framtida analys. HART CNN kondenserade närmaste granne algoritm för datareduktion [redigera] närmaste närmaste granne gräns ratio beräkning tre typer av punkter: prototyper, klass översättningar och absorberade punkter. Med tanke på en träningsuppsättning X fungerar CNN iterativt: skanna alla element i x och leta efter elementet X vars närmaste prototyp från U har en annan etikett än x.

Ta knn x från x och Lägg till den i U skanna igen tills fler prototyper läggs till. Använd U istället för x för klassificering. Exempel som inte är prototyper kallas "absorberade" punkter. Skanna effektivt träningsexemplen i minskande ordning av gränsförhållandet. Denna ordning ger företräde åt klassgränser för inkludering i U-prototypuppsättningen. En punkt på en annan etikett än x kallas extern till X.

beräkningen av gränsförhållandet illustreras i figuren till höger.Datapunkterna är markerade med färger: utgångspunkten är x och etiketten är röd. De yttre prickarna är blå och gröna. Den närmaste X är den yttre punkten på y. den närmaste röda punkten till Y är X'. Nedan följer en illustration av CNN i en serie figurer. Det finns tre klasser av rött, grönt och blått.

De vita områdena motsvarar oklassificerade regioner där 5NN säkerheten länkad, till exempel om det finns två gröna, två röda och en blå prickar bland de 5 närmaste grannarna. Kors är den avvikande klass som valts enligt regel 3.2 NN alla tre närmaste grannar i dessa fall tillhör andra klasser; Kvadrater är prototyper, och tomma cirklar absorberas punkter.