귀하는 로그인되어 있지 않습니다. 이대로 편집하면 귀하의 IP 주소가 편집 기록에 남게 됩니다.스팸 방지 검사입니다. 이것을 입력하지 마세요!== 개요 == K-최근접 이웃 알고리즘이란 특정공간내에서 입력과 제일 근접한 K개의 요소를 찾아, 더 많이 일치하는 것으로 분류하는 알고리즘이다. [[지도 학습|지도 학습(Supervised Learning)]]의 한 종류로 레이블이 있는 데이터를 사용하여 분류 작업을 한다. 데이터로부터 거리가 가까운 K개의 다른 데이터의 레이블을 참조하여 분류한다. 주로 거리를 측정할 때 유클리디안 거리 계산법을 사용하여 거리를 측정하는데, 벡터의 크기가 커지면 계산이 복잡해진다. 패턴 인식에서 Classification(분류) 혹은 Regression(회귀)에 사용되는 Non-Parametric Statistics(비모수 통계) 방식 알고리즘이다. <s>[[K-방역]]</s> 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)