기계학습 썸네일형 리스트형 k-최근접 이웃 알고리즘 #k-Nearest Neighbors #k최근접 이웃 알고리즘 #분류 #예측 #회귀 #비모수 #머신러닝 #기계학습 #비지도학습 #지도학습 #KNN k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbors, k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다. 두 경우 모두 입력이 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성되어 있다. 출력은 k-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다르다. ● k-NN 분류에서 출력은 소속된 항목이다. 객체는 k개의 최근접 이웃 사이에서 가장 공통적인 항목에 할당되는 객체로 과반수 의결에 의해 분류된다(k는 양의 정수이며 통상적으로 작은 수). 만약 k = 1 이라면 객체는 단순히 하나의 최근접 이웃의 항목에 할당된다. ● k-NN 회귀.. 더보기 데이터 마이닝, 머신러닝(기계학습) 머신러닝(기계 학습, Machine Learning)과 데이터 마이닝(Data Mining)은 종종 같은 방법을 사용하며 상당히 중첩된다. 머신러닝(기계 학습)은 훈련 데이터를 통해 학습된 알려진 속성을 기반으로 예측에 초점을 두고 있다. 데이터마이닝은 데이터의 미처 몰랐던 속성을 발견하는 것에 집중한다. 이는 데이터베이스의 지식발견 부분의 분석 절차에 해당한다. 데이터 마이닝 데이터 마이닝(data mining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것이다. 다른 말로는 KDD(데이터베이스 속의 지식 발견, knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다. 데이터 마이닝은 통계학에서 패턴 인식에 이르는 다양한 계량 기법을 사용한.. 더보기 의사결정나무법(Decision Tree) 결정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용한다. 이는 통계학과 데이터 마이닝, 기계 학습에서 사용하는 예측 모델링 방법 중 하나이다. 트리 모델 중 목표 변수가 유한한 수의 값을 가지는 것을 분류 트리라 한다. 이 트리 구조에서 잎(리프 노드)은 클래스 라벨을 나타내고 가지는 클래스 라벨과 관련있는 특징들의 논리곱을 나타낸다. 결정 트리 중 목표 변수가 연속하는 값, 일반적으로 실수를 가지는 것은 회귀 트리라 한다. 의사 결정 분석에서 결정 트리는 시각적이고 명시적인 방법으로 의사 결정 과정과 결정된 의사를 보여주는데 사용된다. 데이터 마이닝 분야에서 결정 트리는 결정된 의사보다는 자료 자체를 표현하는데 .. 더보기 이전 1 다음
