K-Nearest Neighbors What is K-Nearest Neighbors? K-Nearest Neighbors(K-최근접 이웃, K-NN)은 머신 러닝 알고리즘 중 하나로, 데이터 분류 및 회귀 분석에 사용되는 Supervised-learning 방식의 알고리즘이다. K-NN은 데이터를 분류할 때, 가장 가까운 K개의 이웃 데이터 포인트를 찾아 이들의 클래스를 기반으로 해당 데이터 포인트의 클래스를 결정한다. 이 때, 데이터 간의 거리를 측정할 때에는 L2 Distance (Euclidean distance)가 사용된다. K-NN의 장점 단순하고 효율적이다. 모델 훈련이 필요하지 않다. 학습 데이터가 많은 경우에도 학습 시간이 빠르다. 다중 클래스 분류가 가능하다. K-NN의 단점 데이터가 ..
