지도학습 – 6. K-최근접 이웃



K-최근접 이웃
지도학습 알고리즘 6

 

K-최근접 이웃이란?

K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN)는 기계 학습 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용되는 비모수적인 예측 모델입니다.

K-NN은 주어진 데이터 포인트의 주변에 위치한 K개의 가까운 이웃들을 기반으로 예측을 수행합니다.

 

알고리즘의 과정

먼저, K-최근접 이웃은 주변 이웃들의 특징을 기반으로 예측을 수행합니다.

새로운 데이터 포인트에 대한 예측은 주어진 K개의 가까운 이웃들의 레이블 또는 값을 기반으로 결정됩니다.

분류 문제에서는 다수결 투표 방식을 사용하여 가장 빈도가 높은 클래스로 분류하고, 회귀 문제에서는 이웃들의 평균 값 또는 가중 평균을 사용하여 예측 값을 계산합니다.

둘째로, K-최근접 이웃은 거리 기반 알고리즘으로써, 데이터 포인트들 간의 거리를 계산하여 가까운 이웃들을 판단합니다.

일반적으로 유클리디안 거리나 맨하탄 거리 등의 거리 측정 방법을 사용합니다.

위의 거리 측정 방법을 통해 구한 거리로 유사한 패턴을 가진 이웃들을 선택함으로써 예측을 수행하는데 기여합니다.

마지막으로, K-최근접 이웃은 학습 단계가 없으며, 새로운 데이터에 대한 예측을 즉시 수행할 수 있습니다.

모델을 훈련시키는 과정이 없기 때문에 훈련 데이터를 저장하는 것이 전부입니다. 이러한 특징은 빠른 학습과 유연한 예측을 가능하게 합니다.

또한, 새로운 데이터에 대한 예측이 실시간으로 이루어질 수 있어 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용됩니다.

K-NN 알고리즘 예측 과정  (출처: 데이터 캠프)

알고리즘 특징

K-최근접 이웃 알고리즘의 장점은 먼저, 간단하고 직관적인 모델이기 때문에 이해하고 사용하기 쉽습니다. 다양한 데이터 타입과 문제에 적용할 수 있습니다. 또한 알고리즘을 사용하기 위한 비용이 적게 듭니다. 마지막으로 예측이나 분류의 결과를 해석하기 쉬우며 새로운 데이터에 대한 실시간 예측이 가능합니다.

단점으로는 적절한 K값의 선택이 중요합니다. K값이 너무 작으면 과적합이 발생할 수 있고, 너무 크면 모델이 너무 단순해질 수 있습니다. 또한 데이터의 스케일에 영향을 받을 수 있으므로 데이터 전처리가 필요할 수 있습니다. 마지막으로 데이터의 차원이 증가할수록 계산 비용이 증가하므로, 고차원 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.

K-NN은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 패턴 인식, 이미지 분류, 추천 시스템, 이상 탐지 등에 사용될 수 있습니다. (ex. 스팸 메일 분류, 당뇨병 진단) K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 간단하면서도 효과적인 방법으로 문제를 해결할 수 있으며, 데이터의 특성과 상황에 따라 적절한 K값과 거리 측정 방법을 선택하여 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.

 

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