ENGLISHk近傍法k近傍法は、Yが未知のXのデータがあった時に、未知のYを推測する方法です。その地点には何も書いてなかったとします。k近傍法の考え方は、このやり方と似ています。その地点に近い順のk個の地点の情報から、推測する方法です。計算方法まず、距離関数を使って、既知のX群の中のどの辺りにあるのかを調べます。次に、結合関数を使って、近傍のk個のYから、未知のYの大きさを計算します。距離関数や結合関数は自分で選べます。「○」の確率を求める計算をする事になります。YとXの関係を数式で表す事ができなくても、確からしい推測ができます。局所的な推測に、有利な方法です。影響を受けにくいです。短所kの選び方で、結果が変わりますので、結果の妥当性の評価が難しいです。Xの広い領域では、Yに大きな幅があるけれども、狭い領域では幅が小さい時に威力を発揮しやすい方法です。狭い領域でも幅が大きい時は、推測値の妥当性がなくなってきます。短所を補うための距離関数や結合関数の研究は、いろいろとあるようです。異常値の判定方法としてk近傍法は、未知の値の推測だけでなく、異常値の判定方法としても使う事ができます。あるXの時のYの実測値を持っているとします。k近傍法を使うと、このXのk個の周辺の値から、このXの時のYを推測する事ができます。この時、推測値と実測値の差が大きければ、実測値が「異常値」と判断できます。思ってしまうと思います。k近傍法による異常値の判断は、この例とほぼ同じです。algorithm」の訳です。k-NN法とも呼ばれます。記憶ベース推論とか、メモリーベース推論とも呼ばれます。Reasoningの訳です。MBRとも呼ばれます。2002事例ベース推論と、その実例としての、法律の分野での推論が解説されています。