Der k-Nearest-Neighbours-Algorithmus in drei Dimensionen: Zwei Klassen von Datenpunkten im 3D-Raum, neue Punkte werden live klassifiziert und dabei ihre k nächsten Nachbarn verbunden angezeigt. Die Szene lässt sich frei rotieren und zoomen.
Die App zeigt, wie der kNN-Algorithmus in einem dreidimensionalen Merkmalsraum funktioniert. Zwei Klassen von Trainingsdaten — blau und rot — sind als Kugeln im Raum verteilt. Neue, zunächst weiße Datenpunkte erscheinen nacheinander und werden klassifiziert: Zuerst werden die k=5 nächsten Nachbarn durch Linien verbunden angezeigt, dann färbt sich der Punkt entsprechend der Mehrheitsklasse ein.
Die Animation verdeutlicht das grundlegende Prinzip von kNN: Klassifikation durch Ähnlichkeit im Merkmalsraum — ohne jegliches Training, allein durch Abstände.
Rotieren Sie die Szene durch Klicken und Ziehen. Zoomen Sie mit dem Mausrad. Die Klassifikation der neuen Datenpunkte läuft automatisch ab — beobachten Sie, wie Punkte in der Grenzregion der beiden Klassen unsicherer klassifiziert werden als Punkte tief im Inneren einer Klasse.
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