* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참고하여 작성되었습니다. 3.7 k-최근접 이웃: 게으른 학습 알고리즘 이번 장에서 언급할 마지막 지도 학습 알고리즘은 k-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN)이다. KNN은 전형적인 게으른 학습기(lazy learner)이다. 단순하기에 게으르다고 말하는 것이 아니라 알고리즘은 훈련 데이터에서 판별 함수(discriminative functioin)를 학습하는 대신 훈련 데이터셋을 메모리에 저장하기 때문이다. KNN 알고리즘은 매우 간단해서 다음 단계로 요악할 수 있다. 숫자 k와 거리 측정 기준을 선택한다. 분류하려는 샘플에서 k개의 최근접 이웃을 찾는다. 다수결 투표를 통해 클래스 레이블을 할당한다. - 선택한 거리 측정 기준에 따라 KNN 알고리..