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k-최근접 이웃
k-최근접 이웃 (k-Nearest Neighbors, k-NN) # k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors, k-NN)은 가장 직관적이고 단순한 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 새로운 데이터 포인트를 분류할 때, 훈련 데이터에서 가장 가까운 k개의 이웃들의 클래스를 참고하여 다수결 투표로 분류를 결정한다. k-NN은 “게으른 학습(lazy learning)” 또는 “인스턴스 기반 학습(instance-based learning)“이라고도 불린다.
k-NN의 기본 개념 # 1. 게으른 학습 (Lazy Learning) # 훈련 단계: 실제 모델 학습 없이 데이터를 메모리에 저장만 함 예측 단계: 새로운 데이터가 들어올 때 비로소 계산 수행 모델 없음: 명시적인 모델이나 가중치를 학습하지 않음 2.