K-NN 최근접 이웃 (K-Nearest Neighbor) 알고리즘

분류와 군집화 분류(Classification) 소속집단의 정보를 이미 알고 있는 상태에서, 비슷한 집단으로 묶는 방법 -> 지도 학습 위 그림에는 사전 정보인 색깔이 존재한다. 이런 데이터의 분포에서 비슷한 집단으로 묶을 때는 분류를 사용한다. 군집화(Clustering) 소속집단의 정보가 없고, 모르는 상태에서, 비슷한 집단으로 묶는 방법 -> 비지도 학습 위 그림에서는 각 데이터들의 사전 정보가 주어지지 않는데 이럴 때 군집화를 사용한다. K-Nearest Neighbor 알고리즘 정답이 없는 예시를 "분류" 하기 위한 알고리즘 가장 고전적이고 직관적인 특징이 있다. 새로운 데이터를 입력받았을 때, 가장 가까이에 존재하는 데이터가 무엇이냐를 중심으로 새로운 데이터를 분류한다. 물음표에는 별이 들어가..