nearest neighbour algorithm

Üdvözlöm, Ön a nearest neighbour algorithm szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a nearest neighbour algorithm szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a nearest neighbour algorithm szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a nearest neighbour algorithm szóról tudni kell, itt található. A nearest neighbour algorithm szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Anearest neighbour algorithm és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Angol

Főnév

nearest neighbour algorithm (tsz. nearest neighbour algorithms)

  1. (informatika) A Nearest Neighbour Algorithm (NNA) egy egyszerű, de hasznos algoritmus, amely a legközelebbi pont vagy elem keresésére szolgál egy adott halmazban. Leggyakrabban:
  • Klaszterezésben
  • Gépi tanulásban (k-NN)
  • Travelling Salesman Problem (TSP) heurisztikájaként használjuk.


🧠 1. Alapötlet

Adott egy pont vagy állapot, és egy halmaznyi másik pont. A cél: megtalálni azt a pontot, amelyik a legközelebb van.

Mérhető például:

  • Euklideszi távolsággal (2D-ben vagy 3D-ben)
  • Manhattan-távolsággal
  • Általános metrikával


📏 2. Alkalmazások típus szerint

Alkalmazás Leírás
TSP heurisztika Mindig a legközelebbi még meg nem látogatott városba megy
k-Nearest Neighbour (k-NN) Gépi tanulásban: a legközelebbi példák alapján osztályoz
Klaszterezés Pontok csoportosítása a legközelebbi középpont köré
Navigáció, útvonalválasztás Legközelebbi célállomás keresése


🧮 3. Példa – TSP: Nearest Neighbour Heurisztika

Algoritmus:

  1. Kezdd egy tetszőleges városból
  2. Mindig a legközelebbi még nem látogatott városba menj
  3. Ismételd, amíg minden várost be nem jártál
  4. Térj vissza a kiinduló pontra (opcionális)

Ez nem garantálja az optimális megoldást, de gyors és egyszerű.


💻 4. Python példa – TSP Nearest Neighbour

import numpy as np

def euclidean(p1, p2):
    return np.linalg.norm(np.array(p1) - np.array(p2))

def nearest_neighbour_tsp(points):
    n = len(points)
    visited =  * n
    path = 
    visited = True
    total_dist = 0

    for _ in range(n - 1):
        last = path
        nearest = None
        nearest_dist = float('inf')
        for i in range(n):
            if not visited:
                d = euclidean(points, points)
                if d < nearest_dist:
                    nearest = i
                    nearest_dist = d
        path.append(nearest)
        visited = True
        total_dist += nearest_dist

    # Vissza a kiinduló ponthoz
    total_dist += euclidean(points], points)
    path.append(0)

    return path, total_dist

points = 
route, dist = nearest_neighbour_tsp(points)
print("Útvonal:", route)
print("Teljes hossz:", round(dist, 2))

📊 5. Előnyök és hátrányok

✅ Előnyök ❌ Hátrányok
Gyors: Nem garantál optimális megoldást
Egyszerű implementálni Heurisztikaként pontatlan lehet
Jól használható nagy adathalmazokra Csapdába eshet lokális minimumban


🤖 6. Gépi tanulási változat – k-NN

  • Tanulási fázis nincs (lazy learner)
  • Osztályozás: a legközelebbi pont szavazata alapján
  • Távolságfüggő osztályozás


🧾 7. Összefoglalás

Tulajdonság Részlet
Algoritmus neve Nearest Neighbour
Alkalmazás TSP, osztályozás, klaszterezés
Módszer típusa Heurisztikus / távolságalapú
Időkomplexitás egyszerű esetben
Előny Gyors, egyszerű
Hátrány Nem optimális megoldást ad


További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot