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K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN) 알고리즘
K-최근접 이웃(KNN)은 **지도 학습(Supervised Learning)**에 속하는 간단하고 직관적인 머신러닝 알고리즘으로, 주로 **분류(Classification)**와 회귀(Regression) 문제에 사용됩니다. 학습 데이터를 기반으로 새로운 데이터의 레이블을 예측하거나 값을 추정하며, 모델 학습 과정 없이 데이터를 비교하여 결과를 도출하는 **게으른 학습 알고리즘(Lazy Learning Algorithm)**의 대표적인 사례입니다.
1. KNN의 기본 원리
KNN은 새로 들어온 데이터 포인트에 대해 학습 데이터와의 거리를 계산하고, 가장 가까운 KK개의 데이터 포인트(최근접 이웃)의 값을 참조하여 예측을 수행합니다.
핵심 개념
2. KNN 알고리즘의 작동 과정
3. KNN의 특징
장점
- 간단한 구조: 수학적 모델링이 필요 없으며, 직관적이고 구현이 쉬움.
- 학습 과정이 없음: 데이터 저장만으로 작동하므로 빠르게 시작 가능.
- 다양한 데이터 처리: 분류와 회귀 모두에 사용 가능.
단점
- 계산 비용: 모든 데이터 포인트 간의 거리를 계산하므로, 데이터 양이 많아질수록 계산 비용이 급격히 증가.
- 메모리 의존성: 모든 데이터를 저장해야 하므로 메모리 사용량이 많음.
- 특성 스케일 민감: 데이터 특성(feature) 간의 스케일 차이가 크면 성능에 부정적인 영향을 미침. (예: 표준화 또는 정규화 필요)
- 노이즈에 민감: 이상치(outlier)가 결과에 큰 영향을 줄 수 있음.
4. K값 선택의 중요성
5. 거리 측정 방법 비교
6. KNN의 응용 분야
- 이미지 분류: 새로운 이미지를 기존 이미지 데이터셋의 레이블을 기반으로 분류.
- 텍스트 분류: 문서 간의 유사도를 비교하여 카테고리 분류.
- 추천 시스템: 사용자와 유사한 다른 사용자의 행동을 바탕으로 추천.
- 의료 데이터 분석: 환자 데이터를 기반으로 질병 진단 및 치료 예측.
- 이상 탐지: 기존 데이터와 크게 다른 이상치를 감지.
7. KNN 개선 방법
- 특성 스케일링: 데이터를 표준화(Standardization)하거나 정규화(Normalization)하여 각 특성의 중요도를 균등화.
- 가중치 적용: 거리 기반으로 가중치를 적용하여 가까운 이웃에 더 큰 영향을 부여.
- 차원 축소: PCA(주성분 분석) 또는 t-SNE와 같은 방법으로 데이터 차원을 줄여 계산 비용 감소.
- KD-트리 또는 Ball-트리 사용: 데이터 구조를 최적화하여 최근접 이웃 검색을 빠르게 수행.
8. KNN의 장점과 단점 요약
KNN은 간단하면서도 강력한 머신러닝 알고리즘으로, 다양한 문제에서 활용될 수 있습니다. 그러나 데이터의 크기와 차원이 증가할수록 효율성이 떨어지고, 특성 스케일링과 적절한 하이퍼파라미터 설정이 중요합니다. 실시간 계산이 필요한 응용보다는 비교적 작은 데이터셋에서 신속한 분석이 필요한 상황에 적합한 선택입니다.
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