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[분류] K 최근접 이웃(KNN)
◈ '서포프 벡터 머신' 목차 ◈ 1. K 최근접 이웃 (KNN) - KNN 개념에 대해 살펴보고, KNN 적용 시 고려해야 하는 사항을 알아보자. 1. KNN 개념 KNN 알고리즘의 아이디어는 아주 간단하다. step1 특징들이 가장 유사한 (즉 예측 변수들이 유사한) K개의 레코드를 찾는다. step2 분류 : 유사한 레코드들 중에 다수가 속한 클래스가 무엇인지 찾은 후에 새로운 레코드를 그 클래스에 할당한다. 예측 : 유사한 레코드들의 평균을 찾아서 새로운 레코드에 대한 예측값으로 사용한다. 분류 문제에서 KNN을 활용 할 경우 결과값을 클래스값 대신 클래스 추정 확률로 낼 수 있다. K개의 가장 가까운 점들이 속한 클래스의 비율을 각 클래스의 추정 확률로 정할 수 있다. 클래스 추정 확률을 사용하..
Machine Learning/2. 지도 학습 알고리즘
2021. 8. 9. 01:05