귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!== 원리 == 새로 입력된 데이터와 기존 데이터 사이의 거리를 계산하고, 새로 입력된 데이터는 가장 가까운 거리에 있는 k개의 데이터들 중 대다수의 특성을 따라간다. 이때 새로운 데이터와 기존 데이터 사이의 거리를 계산하는 방법은 다음과 같다. * Euclidean Distance (유클리드 거리) : 직교좌표계에서 두 점 사이의 거리 * Hamming Distance (해밍 거리, 중첩 거리) : 같은 길이의 두 문자열에서 같은 위치에서 서로 다른 Symbol들의 개수 편집 요약 가온 위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 가온 위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요. 또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요! 취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)