愛林

이전에도 배웠던 적이 있는 K-NN 기법에 대해서 자세히 알아보도록 하자. K-NN (K-Nearest Neightbor) 입력과 결과가 있는 데이터들이 주어진 상황에서 , 새로운 입력에 대한 결과를 추정할 때, 결과를 아는 최근접한 k개의 데이터에 대한 결과 정보를 이용하는 방법이다. 데이터 간의 거리를 계산해서, 효율적으로 근접한 이웃을 탐색 후 이 탐색한 근접 이웃 k 개로부터 결과를 추정하게 된다. 분류(Classification) 알고리즘에 속한다.4 여기서 사용되는 데이터 간의 거리는, 유클리디언 거리(Euclidian Distance) 이다. 즉, 직선 거리를 사용한다. 최근접 k개로부터 결과를 추정하는 방법은, 분류와 예측(회귀) 가 있는데, 차이는 이와 같다. 구분 분류 예측(회귀) 목적..