머신러닝/분류 - KNN 알고리즘

K - Nearest Neighbor KNN - 특정공간 내에서 K-NN은 새로 들어온 입력값이 어떤 그룹의 데이터와 가장 가까운가 분류하는 알고리즘 - k는 몇 번째로 가까운 데이터까지 살펴볼 것인가를 정함 - k의 default는5, k의 값이 짝수일 경우 동점이 되어 하나의 결과를 도출할 수 없으므로 홀수를 사용함 장점 - 높은 정확도 - 단순하며 효율적(모델을 미리 생성하지 않음) - 상위 k개의 데이터만 활용하기 때문에 오류 데이터가 결과에 미치지 않음 - 데이터 분산에 대한 추정을 만들 필요 없음 단점 - 데이터가 많을수록 처리 시간 증가 - 모델이 미리 생성되지 않아 새로운 데이터에 대한 학습 시간보다 분류/예측 시간이 더 걸림 거리 기준(유클리드 제곱 거리) - 새로운 데이터와 k개의 데이..
머신러닝 2023. 1. 10. 14:39
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