Nearest Neighbor ist ein Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens, das häufig Klassifikations- und Regressionsaufgaben verwendet wird. Es basiert auf der Idee, dass ähnliche Datenpunkte in der Regel nahe beieinander liegen. Das bekannteste Nearest-Neighbor-Verfahren ist der k-Nearest Neighbor (k-NN) Algorithmus. Hierbei wird für einen neuen Datenpunkt die Klasse oder der Wert bestimmt, indem die k nächsten Nachbarn im Merkmalsraum identifiziert werden. Die Klassifikation erfolgt dann meist durch Mehrheitsentscheidung der Nachbarn, während bei der Regression der Durchschnitt der Werte der Nachbarn verwendet wird. Wichtige Aspekte des Nearest Neighbor Ansatzes sind: 1. **Distanzmaß**: Die Ähnlichkeit zwischen den Datenpunkten wird häufig durch Distanzmaße wie die euklidische Distanz oder die Manhattan-Distanz gemessen. 2. **Wahl von k**: Der Parameter k, der die Anzahl der Nachbarn bestimmt, hat einen großen Einfluss auf die Leistung des Modells. Ein zu kleines k kann zu Überanpassung führen, während ein zu großes k die Entscheidungsgrenzen glätten kann. 3. **Skalierung der Daten**: Da der Algorithmus auf Abständen basiert, ist es wichtig, die Daten zu skalieren, um Verzerrungen durch unterschiedliche Maßstäbe der Merkmale zu vermeiden. 4. **Rechenaufwand**: Nearest Neighbor kann rechenintensiv sein, insbesondere bei großen Datensätzen, da für jeden neuen Punkt die Abstände zu allen Trainingspunkten berechnet werden müssen. Insgesamt ist Nearest Neighbor ein einfaches, aber effektives Verfahren, das in vielen Anwendungen, wie z.B. in der Bild- und Textklassifikation, eingesetzt wird.