[인공지능] KNN, K-Nearest Neighbor, K-최근접 이웃

1. KNN 이란?

새로운 입력(분류되지 않은 검증 데이터)을 받았을 때 기존 데이터와의 거리를 측정한 후 가장 많은 속성을 가진 값을 할당하는 분류 알고리즘 - 왜 사용하나? 주어진 데이터에 대한 분류 - 언제 사용하나?

훈련데이터를 충분히 확보할 수 있는 환경에서 사용하면 좋음 위 그림에서 신규데이터 초록색 별의 값은 k값에 따라 달라짐 k = 1일때, 주변 한개가 파란색이므로 파란색으로 분류 k = 3일때, 주변에 파란색 1개와 노란색 2개이므로 노란색으로 분류 2. KNN 학습 절차 - 라이브러리 호출 - 데이터셋 로딩 - 훈련과 검증 데이터 분리 - 모델 생성 - K값 예측 3.

KNN 예제 - KNN 붓꽃 분류예제에서 최적 K값 찾기 https://blog.naver.com/ska097777/222712316613 [TensorFlow] KNN 붓꽃 분류예제에서 최적 K값 찾기 1. 라이브러리 로딩 2.

데이터셋 로딩 (미리 iris.data파일 업로드) 데이터셋의 열(c...

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