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K-nearest neighbors algorithm

K 근접 이웃(k-nearest neighbors algorithm (k-NN))은 관찰치 특성을 기준으로 훈련 샘플 중에서 가장 가까운 관찰치들을 분류하는 방법이다. 기계 학습의 방법 중에 가장 간단한 방법 중 하나로 분류되고 있다.

Algorithm

Knn-image.jpeg

아래와 같은 순서로 kNN이 작동한다.

  1. 데이터 집합에 있는 모든 측정값을 반복한다:
    1. inX와 현재 측정값 사이의 거리 X를 계산한다.
    2. 오름차순으로 거리 X를 정렬한다.
    3. inX와의 거리가 가장 짧은 k개의 아이템을 추출한다.
    4. k개의 아이템에서 가장 많은 분류 항목 찾기.
    5. inX의 분류 항목을 예측하기 위해 가장 많은 분류 항목을 반환한다.

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