k-NN 알고리즘

Jmnote bot (토론 | 기여)님의 2020년 4월 12일 (일) 17:09 판 (봇: 클래시피케이션을(를) 통계학적 분류(으)로 분류 대체함)

1 개요

k-nearest neighbors algorithm (k-NN)
k-최근접 이웃 알고리즘, k-NN 알고리즘
  • 패턴 인식의 일종
  • 머신러닝 알고리즘의 일종
  • 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식
  • 입력: 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성되어 있음
  • 출력: k-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다름
(분류) 출력값 = 소속 항목
(회귀) 출력값 = 객체의 특성값
  • 단점: 데이터 지역 구조에 민감함
  • k가 작으면 모델 유연성 높음 (모델이 복잡함)
k가 크면 모델 유연성 낮음 (모델이 단순함)

KnnClassification.svg

2 같이 보기

3 참고

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