Soluciones eficientes de k-Nearest Neighbors (k-NN) con NumPy

Eficient k-Nearest Neighbors (k-NN) solutions with NumPy

CÁLCULO RÁPIDO

Aprovechando la transmisión, el indexado elegante y la ordenación de NumPy para el cálculo de rendimiento

Crédito de la foto: Creado por el autor, Canva

Introducción

Tengo un amigo que es urbanista. Un día, le asignaron la tarea de reevaluar la idoneidad de la ubicación de miles de gasolineras en la ciudad, necesitando encontrar las posiciones de las k gasolineras más cercanas a cada una.

¿Cómo podemos encontrar las k estaciones más cercanas en poco tiempo? Este es un escenario de aplicación práctica del problema de los vecinos más cercanos (k-nearest neighbors).

Por eso, acudió a mí en busca de ayuda, esperando que pudiera proporcionarle una solución de alto rendimiento.

Así que escribí este artículo que te guiará en la resolución eficiente del problema de los vecinos más cercanos utilizando NumPy. Al compararlo con una solución iterativa en Python, demostraremos el potente rendimiento de NumPy.

En este artículo, profundizaremos en el uso de las funciones avanzadas de NumPy, como la transmisión, el indexado elegante y la ordenación, para implementar un algoritmo de vecinos más cercanos de alto rendimiento.

Después de leer este artículo, podrás:

  • Entender el problema de los vecinos más cercanos y sus escenarios de aplicación práctica
  • Aprender cómo utilizar la biblioteca NumPy para resolver el problema de los vecinos más cercanos
  • Comprender a fondo cómo las funciones como la transmisión, el indexado elegante y la ordenación de NumPy desempeñan un papel en el algoritmo
  • Comparar el rendimiento de NumPy con una solución iterativa en Python, explorando por qué NumPy es superior

Sumergámonos juntos en el mundo de alto rendimiento de NumPy, explorando cómo podemos resolver el problema de los vecinos más cercanos de manera más rápida y efectiva utilizando solo NumPy.

Principios geométricos para resolver el problema de los k-vecinos más cercanos

Veamos el problema de las gasolineras desde una perspectiva geométrica.

Supongamos que colocamos todas las gasolineras en un plano bidimensional, la distancia entre dos gasolineras es en realidad la distancia euclidiana entre dos puntos en el plano. La solución…

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