Analyse des composantes du voisinage NCA est une méthode d'apprentissage par mesure de distance liée au KNN. Il appartient à la méthode d'apprentissage supervisé et a été proposé pour la première fois par Gold Berger et al. en 2004.

Le NCA mesure les données d'échantillon en fonction d'un algorithme de mesure de distance donné pour réaliser la classification des données multivariées. Sa fonction est la même que l’objectif de l’algorithme des k plus proches voisins. Il utilise directement le concept de voisins aléatoires pour déterminer les échantillons d’entraînement liés aux échantillons de test. Habituellement, ces échantillons de formation sont étiquetés. Cette méthode est souvent utilisée pour résoudre les problèmes de sélection de modèles.

Mots apparentés : K voisin le plus proche