KNN 알고리즘 이해: 가장 가까운 이웃 찾기

K-Nearest Neighbors (KNN)는 머신러닝에서 기본적인 비모수적, 레이지 러닝 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 훈련 데이터에서 가장 가까운 이웃을 기준으로 새로운 데이터 포인트에 대한 분류 또는 값을 예측합니다. 알고리즘의 핵심 과정은 새로운 데이터 포인트와 모든 훈련 포인트 간의 거리를 계산하는 것을 포함합니다. 그런 다음 'k'개의 가장 가까운 데이터 포인트, 즉 이웃을 선택합니다. 분류의 경우, 새로운 포인트는 이웃들의 다수 클래스를 따릅니다. 회귀의 경우, 예측 값은 이웃들의 값의 평균이 됩니다. KNN 성능에 중요한 것은 거리 측정 방식의 선택이며, 유클리드, 맨해튼, 민코프스키 거리가 일반적인 예입니다. KNN은 추천 시스템, 이미지 인식, 이상 탐지, 금융 모델링, 의료 진단 등 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 그러나 대규모 데이터셋에서는 높은 계산 비용, 관련 없는 특징 및 노이즈에 대한 민감성, 차원의 저주에 취약합니다. 'k'의 최적 값 또한 신중한 튜닝이 필요합니다. 이러한 한계에도 불구하고, KNN의 효율성과 확장성을 개선하기 위한 연구가 지속적으로 진행되고 있습니다. KNN의 단순성과 해석 가능성은 특히 소규모 데이터셋에 대해 교육 목적 및 프로토타이핑에 대한 지속적인 관련성을 보장합니다.