[머신러닝] 진짜 쉬운 K-최근접 이웃 알고리즘 이해

애써 배운걸 까먹을까봐 그러기 전에 적어두는 머신러닝 노트입니다. - 무엇인지만 아주 아주 쉽고 직관적으로 알아보므로, 개념과 작동 원리를 살펴보지, 실습 같은건 없습니다. 머신러닝 알고리즘 중 아마 제일 간단해서 컴퓨터 같은거에 관심이 있다면 초등학생도 이게 뭔지 이해할 수 있는 알고리즘인 K-최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbor Algorithm)에 대해 알아봅시다. K-최근접 이웃 알고리즘은 분류(classification)를 위한 머신러닝 알고리즘으로, 주변에 있는 대상들을 보고 판단해야 할 대상이 어느 범주(category)에 들어갈지 결정해야 합니다. 분류라 함은 말 그대로 데이터를 어떤 범주(category)에 따라 나누는 것을 말합니다. 예를 들어 100만장의 고양이와 개의 사진이 섞인 뭉치가 있다고 해 봅시다. 이를 고양이와 개라는 범주(category, 종류)에 따라 자료를 나누어 정리하는 것이 분류(classification)의 직관적인 예시가 ...