K-최근접 이웃 알고리즘 (K Nearest Neighbors Algorithm)
서론
K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 지도학습(Supervised Learning)의 한 방법으로, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 널리 사용되는 알고리즘입니다. KNN은 새로운 데이터 포인트를 기존 데이터 집합에서 가장 가까운 이웃들을 통해 예측하는 알고리즘으로, 간단하고 직관적인 방법으로 알려져 있습니다.
본론
KNN 알고리즘은 데이터 포인트 간의 거리를 측정하여 가장 가까운 이웃들을 찾아내는 기준으로 동작합니다. 이때, 이웃의 개수인 K를 지정해야 합니다. KNN 알고리즘의 주요 단계는 다음과 같습니다:
- 데이터셋으로부터 새로운 데이터 포인트까지의 거리를 계산합니다.
- 거리가 가까운 순서로 K개의 이웃을 찾습니다.
- 이웃들의 라벨을 기반으로 새로운 데이터 포인트의 클래스를 예측합니다.
KNN 알고리즘은 분류 문제에서는 다수결 투표(Majority Voting)를 통해 예측하는데, 이웃들 중 가장 많은 라벨을 가진 클래스로 예측합니다. 회귀 문제에서는 이웃들의 평균 값을 예측값으로 사용합니다.
KNN 알고리즘은 가장 가까운 이웃들을 찾기 위해 주로 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 사용하지만, 다른 거리 측정 방법도 사용할 수 있습니다. 유클리드 거리 이외에도 맨하탄 거리(Manhattan Distance)나 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance) 등을 사용할 수 있습니다.
결론
KNN 알고리즘은 단순하고 직관적인 방법으로 데이터 포인트의 분류나 예측을 수행할 수 있습니다. 데이터셋이 작거나 특성이 적을 경우에 특히 유용하며, 분류와 회귀 문제에 모두 사용할 수 있습니다. 하지만 KNN은 모든 데이터 포인트를 기반으로 예측하기 때문에 계산 비용이 크며, 대량의 데이터셋에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, K값을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이웃들과의 거리 계산에 사용할 측정 기준도 신중히 결정해야 합니다.
참고로, KNN 알고리즘은 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 구현할 수 있습니다. scikit-learn은 KNN 알고리즘을 비롯한 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하므로, 이를 활용하여 실제 예측 모델을 만들 수 있습니다.
이상으로 KNN 알고리즘에 대한 간단한 소개였습니다. KNN 알고리즘을 사용하여 분류 및 회귀 문제를 해결하는 방법에 대해 더 자세히 알아보시기를 권장드립니다.