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거리 기반 학습은 데이터 포인트 간의 거리를 이용하여 예측을 수행하는 머신러닝 방법입니다. 이 방법은 직관적이고 이해하기 쉬우며, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다. 이 글에서는 거리 기반 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 장단점, 그리고 실제 적용 예시까지 자세히 살펴보겠습니다.📏 거리 기반 학습이란? (What is Distance-based Learning?)거리 기반 학습은 데이터 포인트들 사이의 유사성을 측정하여 예측을 수행하는 방법입니다. 여기서 유사성은 주로 '거리'로 측정됩니다. 즉, 어떤 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트들과 얼마나 가까운지를 계산하여, 그 거리에 따라 예측 값을 결정합니다. 예를 들어, 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 그 포인트에서 가장 가까운 기존 데이터..

K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘은 지도 학습의 한 종류로서, 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제에 널리 사용된다. 이 알고리즘은 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 기존 데이터에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 그들의 속성을 기반으로 새로운 데이터의 속성을 예측한다. KNN은 이해하기 쉽고 구현이 간단하다는 장점을 가지며, 복잡한 모델을 학습하기 전에 시도해볼 수 있는 좋은 기준 모델(Baseline Model)이 된다.✨ KNN 알고리즘의 기본 개념 (Basic Concepts of KNN)KNN 알고리즘은 매우 직관적이다. 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 알고리즘은 기존의 모든 데이터 포인트와의 거리를 계산한다. 그 후, 가장 가까운 K개의 데이터 포인트를 선..