k-NN(k-Nearest Neighbours)에 대한 간략한 정보
k-NN(k-Nearest Neighbors)은 분류 및 회귀에 사용되는 단순하고 비모수적이며 게으른 학습 알고리즘입니다. 분류 문제에서 k-NN은 객체의 'k' 가장 가까운 이웃 중 대부분의 클래스 레이블을 기반으로 클래스 레이블을 할당합니다. 회귀의 경우 'k' 최근접 이웃 값의 평균 또는 중앙값을 기준으로 값을 할당합니다.
k-NN(k-Nearest Neighbours)의 유래와 최초 언급의 역사
k-NN 알고리즘은 통계적 패턴 인식 문헌에 뿌리를 두고 있습니다. 이 개념은 1951년 Evelyn Fix와 Joseph Hodges에 의해 도입되어 기술의 시초가 되었습니다. 그 이후로 이 방법은 단순성과 효율성으로 인해 다양한 영역에서 널리 사용되었습니다.
k-NN(k-Nearest Neighbours)에 대한 자세한 정보입니다. k-NN(k-Nearest Neighbours) 주제 확장
k-NN은 주어진 입력에 가장 가까운 'k' 학습 예제를 식별하고 다수결 규칙 또는 평균을 기반으로 예측하는 방식으로 작동합니다. 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 민코프스키 거리 등의 거리 측정법은 유사성을 측정하는 데 자주 사용됩니다. k-NN의 주요 구성요소는 다음과 같습니다.
- 'k' 선택(고려할 이웃 수)
- 거리 측정법(예: 유클리드, 맨해튼)
- 결정 규칙(예: 다수결 투표, 가중치 투표)
k-NN(k-Nearest Neighbours)의 내부 구조. k-NN(k-최근접 이웃) 작동 방식
k-NN의 작동은 다음 단계로 나눌 수 있습니다.
- 숫자 'k'를 선택하세요 – 고려할 이웃 수를 선택합니다.
- 거리 측정법 선택 – 인스턴스의 '근접성'을 측정하는 방법을 결정합니다.
- k-최근접이웃 찾기 – 새 인스턴스에 가장 가까운 'k' 훈련 샘플을 식별합니다.
- 예측하다 – 분류에는 다수결을 사용합니다. 회귀 분석의 경우 평균 또는 중앙값을 계산합니다.
k-NN(k-Nearest Neighbours)의 주요 특징 분석
- 간단: 구현과 이해가 쉽습니다.
- 유연성: 다양한 거리 측정법과 함께 작동하며 다양한 데이터 유형에 적용 가능합니다.
- 훈련 단계 없음: 예측 단계에서 훈련 데이터를 직접 사용합니다.
- 시끄러운 데이터에 민감함: 이상값과 노이즈가 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
- 계산 집약적: 훈련 데이터 세트의 모든 샘플까지의 거리를 계산해야 합니다.
k-NN 유형(k-최근접 이웃)
k-NN에는 다음과 같은 다양한 변형이 있습니다.
| 유형 | 설명 |
|---|---|
| 표준 k-NN | 모든 이웃에 대해 균일한 가중치를 활용합니다. |
| 가중 k-NN | 일반적으로 거리의 역수를 기준으로 더 가까운 이웃에 더 많은 가중치를 부여합니다. |
| 적응형 k-NN | 입력 공간의 로컬 구조에 따라 'k'를 동적으로 조정합니다. |
| 지역적으로 가중된 k-NN | 적응형 'k'와 거리 가중치를 모두 결합합니다. |
- 용법: 분류, 회귀, 추천 시스템, 이미지 인식.
- 문제: 높은 계산 비용, 관련 없는 기능에 민감, 확장성 문제.
- 솔루션: 특징 선택, 거리 가중치, KD-Tree와 같은 효율적인 데이터 구조 활용.
주요 특징 및 기타 유사 용어와의 비교
| 기인하다 | k-NN | 의사결정 트리 | SVM |
|---|---|---|---|
| 모델 유형 | 게으른 학습 | 열정적인 학습 | 열정적인 학습 |
| 훈련 복잡성 | 낮은 | 중간 | 높은 |
| 예측 복잡성 | 높은 | 낮은 | 중간 |
| 소음에 대한 민감도 | 높은 | 중간 | 낮은 |
향후 발전은 빅 데이터에 맞게 k-NN을 최적화하고, 딥 러닝 모델과 통합하고, 노이즈에 대한 견고성을 강화하고, 하이퍼파라미터 선택을 자동화하는 데 중점을 둘 수 있습니다.
프록시 서버를 사용하거나 k-NN(k-Nearest Neighbours)과 연결하는 방법
OneProxy에서 제공하는 것과 같은 프록시 서버는 웹 스크래핑 또는 데이터 수집과 관련된 k-NN 애플리케이션에서 역할을 수행할 수 있습니다. 프록시를 통해 데이터를 수집하면 익명성이 보장되고 강력한 k-NN 모델을 구축하기 위한 더욱 다양하고 편견 없는 데이터 세트를 제공할 수 있습니다.
