K-최근접 이웃 알고리즘 개념 정리하기

K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor)은 머신러닝에서 사용되는 분류(Classification) 알고리즘이며 가장 간단한 머신러닝 알고리즘이다. 훈련 데이터셋을 그냥 저장하는 것이 모델을 만드는 과정의 전부고 유사한 특성을 가진 데이터는 유사한 범주에 속하는 경향이 있다는 가정하에 사용한다 k-최근접 이웃 알고리즘은 n개의 특성을 가진 데이터는 n차원의 공간에 점으로 개념화 할 수 있다. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 그림 예제 간단한 그림을 그려보았다. 그림을 상세히 그리지 않았는데 대충 눈에만 안보이는 x축의 특성 수치와 y축의 특성 수치가 있다고 봅시다. 노랑점과 파랑점으로 표시하여 분류를 나타냈으며 빨간별은 아직 분류가 되지 않은 새로운 데이터이다. k-최근접 이..

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