KNN(K-Nearest Neighbors Classfier) : 새로운 데이터 포인트의 클래스(label)를 예측할 때, 가장 가까운 K개의 이웃(데이터 포인트)의 클래스를 참고해서 결정하는 알고리즘.KNN의 특징거리 기반 알고리즘데이터가 많아질수록 연산 비용 증가(비효율적)학습 과정이 거의 없음(Lazy Leaning)데이터 분포가 명확하면 강력한 성능 발휘KNN의 동작 원리새로운 데이터 포인트가 주어지면 기존 데이터와의 거리를 계산가장 가까운 K개의 이웃을 선택이웃들의 클래스 중 가장 많이 등장하는 클래스를 새로운 데이터의 클래스로 예측장점이해하고 구현하기 쉽다학습 시간이 거의 없다적절한 K값 설정 시 높은 성능단점데이터가 많아지면 거리 계산 비용 증가K값 설정이 성능에 큰 영향을 미침차원의 저주(..
