Knn 은 무슨 뜻인가요?

Knn 은 이웃 알고리즘 또는 K-nearest neighborhood 라고 하는 K-이웃 분류 알고리즘으로, 데이터 마이닝 분류 기술 중 가장 간단한 방법 중 하나입니다. K 이웃이란 K 개의 가장 가까운 이웃입니다. 즉, 각 샘플은 가장 가까운 K 개의 인접한 값으로 나타낼 수 있습니다. 가장 가까운 이웃 알고리즘은 데이터 세트의 각 레코드를 분류하는 방법입니다.

Knn 은 이웃 알고리즘 또는 K-nearest neighborhood 라고 하는 K-이웃 분류 알고리즘으로, 데이터 마이닝 분류 기술 중 가장 간단한 방법 중 하나입니다. K 이웃이란 K 개의 가장 가까운 이웃입니다. 즉, 각 샘플은 가장 가까운 K 개의 인접한 값으로 나타낼 수 있습니다. 가장 가까운 이웃 알고리즘은 데이터 세트의 각 레코드를 분류하는 방법입니다.

Knn 알고리즘의 핵심 아이디어;

피쳐 공간에서 가장 가까운 K 개의 샘플이 대부분 범주에 속하는 경우 이 샘플도 이 범주에 속하며 이 범주에 있는 샘플의 특징을 가지고 있습니다. 이 방법은 분류 결정을 결정할 때 가장 가까운 하나 이상의 샘플 클래스만을 기준으로 분류할 샘플의 범주를 결정합니다. KNN 방법은 분류 결정을 내릴 때 아주 적은 수의 인접한 샘플과 관련이 있습니다. KNN 방법은 주로 영역을 분류하는 방법보다는 주변의 제한된 인접 샘플에 의존하므로 KNN 방법은 다른 방법보다 겹치거나 겹치는 클래스 필드가 많은 샘플 세트를 분할하는 데 더 적합합니다.