Soluzioni efficienti per il k-Nearest Neighbors (k-NN) con NumPy

Efficient solutions for k-Nearest Neighbors (k-NN) with NumPy.

CALCOLO VELOCE

Sfruttare la trasmissione di NumPy, l’indicizzazione fantasiosa e l’ordinamento per il calcolo delle prestazioni

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Introduzione

Ho un amico che è un urbanista. Un giorno gli è stato chiesto di rivalutare l’idoneità della posizione di migliaia di stazioni di servizio in città, avendo bisogno di trovare le posizioni delle k-stazioni di servizio più vicine a ciascuna di esse.

Come possiamo trovare le k stazioni più vicine in poco tempo? Questo è uno scenario di applicazione pratica del problema dei k-vicini più prossimi.

Quindi si è rivolto a me per chiedere aiuto, sperando che potessi fornire una soluzione ad alte prestazioni.

Quindi ho scritto questo articolo che ti guiderà nella risoluzione efficiente del problema dei k-vicini più prossimi utilizzando NumPy. Confrontando con una soluzione iterativa in Python, dimostreremo la potente performance di NumPy.

In questo articolo, approfondiremo l’utilizzo delle funzionalità avanzate di NumPy, come la trasmissione, l’indicizzazione fantasiosa e l’ordinamento, per implementare un algoritmo dei k-vicini più prossimi ad alte prestazioni.

Dopo aver letto questo articolo, sarai in grado di:

  • Capire il problema dei k-vicini più prossimi e i suoi scenari di applicazione pratica
  • Imparare come utilizzare la libreria NumPy per risolvere il problema dei k-vicini più prossimi
  • Comprendere in profondità come le funzionalità come la trasmissione di NumPy, l’indicizzazione fantasiosa e l’ordinamento giocano un ruolo nell’algoritmo
  • Confrontare le prestazioni di NumPy con una soluzione iterativa in Python, esplorando perché NumPy è superiore

Approfondiamo insieme il mondo ad alte prestazioni di NumPy, esplorando come possiamo risolvere il problema dei k-vicini più prossimi in modo più rapido ed efficace utilizzando solo NumPy.

Principi geometrici per la risoluzione del problema dei k-NN

Rivediamo il problema delle stazioni di servizio che il mio amico ha affrontato da un punto di vista geometrico.

Assumendo che posizioniamo tutte le stazioni di servizio su un piano bidimensionale, la distanza tra due stazioni di servizio è in realtà la distanza euclidea tra due punti sul piano. La soluzione…