거리 측정

k-최근접 이웃(k-NN)은 지도 학습의 대표적인 분류 알고리즘으로, 데이터 포인트 간의 거리를 기반으로 예측을 수행합니다. 이 방법은 가장 가까운 k개의 이웃을 찾아 다수결 원리에 따라 클래스 레이블을 결정합니다. k-최근접 이웃은 구현이 간단하고 직관적이며, 다양한 문제에 널리 적용될 수 있습니다. 하지만 데이터의 차원 수가 증가할수록 성능이 저하될 수 있는 경향이 있습니다. 이 가이드에서는 k-NN의 원리, 장단점, 하이퍼파라미터 설정 방법 등을 자세히 설명합니다.