K-Nearest Neighbour (KNN) Classifier and Variants in Hindi - के-नियरस्ट नेबर क्लासिफायर और इसके प्रकार | My Project HD

K-Nearest Neighbour (KNN) Classifier and Variants in Hindi - के-नियरस्ट नेबर क्लासिफायर और इसके प्रकार

**K-Nearest Neighbour (KNN)** एक **सुपरवाइज्ड लर्निंग (Supervised Learning)** एल्गोरिदम है, जिसका उपयोग **वर्गीकरण (Classification) और प्रत्ययजनन (Regression)** दोनों के लिए किया जाता है। यह एक **गैर-पैरामीट्रिक (Non-Parametric)** और **लाज़ी लर्निंग एल्गोरिदम (Lazy Learning Algorithm)** है, जो बिना किसी मॉडल को प्रशिक्षित किए नए डेटा पॉइंट की भविष्यवाणी करता है।

KNN क्लासिफायर क्या है? (What is KNN Classifier?)

KNN एल्गोरिदम **निकटतम पड़ोसियों (Nearest Neighbours)** की सहायता से डेटा पॉइंट्स को वर्गीकृत करता है। जब कोई नया डेटा पॉइंट दिया जाता है, तो यह एल्गोरिदम **K सबसे नज़दीकी डेटा पॉइंट्स (Neighbours)** का विश्लेषण करता है और बहुमत वोटिंग (Majority Voting) के आधार पर नए डेटा को वर्गीकृत करता है।

KNN का कार्य करने का तरीका (How KNN Works?)

डेटा को संग्रहीत किया जाता है। (KNN में कोई प्रशिक्षण चरण नहीं होता)
नए डेटा पॉइंट की भविष्यवाणी के लिए निकटतम के (K) पड़ोसियों की खोज की जाती है।
वर्गीकरण के लिए बहुमत वोटिंग और प्रत्ययजनन के लिए औसत मान निकाला जाता है।
नया डेटा पॉइंट निकटतम वर्ग में वर्गीकृत किया जाता है।

KNN में दूरी मापने की विधियाँ (Distance Metrics in KNN)

KNN एल्गोरिदम विभिन्न दूरी मापने के तरीकों का उपयोग करता है, जिससे निकटतम पड़ोसियों की पहचान की जाती है।

दूरी मापन विधि	विवरण
1. यूक्लिडियन दूरी (Euclidean Distance)	यह दो बिंदुओं के बीच की सीधी दूरी को मापता है। यह सबसे सामान्य रूप से उपयोग किया जाने वाला तरीका है।
2. मैनहट्टन दूरी (Manhattan Distance)	यह ग्रिड संरचना (जैसे कि शहर की सड़कों) में दूरी मापने के लिए उपयोग किया जाता है।
3. मिंकावस्की दूरी (Minkowski Distance)	यह एक सामान्यीकृत दूरी मेट्रिक है, जो यूक्लिडियन और मैनहट्टन दोनों का एक सामान्य रूप है।
4. चेबिशेव दूरी (Chebyshev Distance)	यह अधिकतम अंतर को मापता है और शतरंज बोर्ड पर दूरी मापने के लिए उपयोग किया जाता है।

KNN क्लासिफायर के प्रकार (Variants of KNN Classifier)

प्रकार	विवरण
1. वेटेड KNN (Weighted KNN)	इसमें निकटतम पड़ोसियों को उनकी दूरी के आधार पर अलग-अलग भार (Weight) दिया जाता है, जिससे अधिक सटीक भविष्यवाणी की जा सके।
2. फज़ी KNN (Fuzzy KNN)	इसमें डेटा पॉइंट्स को एक निश्चित संभावना के आधार पर विभिन्न वर्गों में वर्गीकृत किया जाता है।
3. क्वांटम KNN (Quantum KNN)	यह क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ KNN को जोड़कर तेजी से गणना करता है।
4. तेज KNN (Fast KNN)	यह पारंपरिक KNN से तेज काम करता है और बड़े डेटा सेट्स पर प्रभावी होता है।

KNN के अनुप्रयोग (Applications of KNN)

मेडिकल डायग्नोसिस (Medical Diagnosis): मरीजों की बीमारियों का वर्गीकरण करने में उपयोग।
हस्तलिपि पहचान (Handwriting Recognition): OCR सिस्टम में उपयोग।
स्पैम डिटेक्शन (Spam Detection): ईमेल को स्पैम और नॉन-स्पैम में वर्गीकृत करना।
सिफारिश प्रणाली (Recommendation System): यूजर की पसंद के आधार पर उत्पादों की सिफारिश।
फेस रिकग्निशन (Face Recognition): छवियों में चेहरों को पहचानने में उपयोग।

KNN के लाभ (Advantages of KNN)

सरल और समझने में आसान एल्गोरिदम।
डेटा के आकार के साथ लचीला।
गैर-पैरामीट्रिक (Non-Parametric) होने के कारण किसी भी प्रकार के डेटा पर लागू किया जा सकता है।

KNN की सीमाएँ (Limitations of KNN)

बड़े डेटा सेट्स पर धीमा होता है।
सभी विशेषताओं का समान रूप से महत्व मानता है, जिससे कभी-कभी सटीक परिणाम नहीं मिलते।
फीचर स्केलिंग (Feature Scaling) आवश्यक होती है।

निष्कर्ष (Conclusion)

KNN क्लासिफायर एक सरल लेकिन प्रभावी एल्गोरिदम है, जो मशीन लर्निंग और पैटर्न रिकग्निशन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसके विभिन्न प्रकार और दूरी मापन तकनीक इसे कई अनुप्रयोगों में उपयोगी बनाती हैं।