KNN Algorithm

K-최근접 이웃 알고리즘 (K-Nearest Neighbor Algorithm)
K-최근접 이웃은 사진 분류 태스크를 수행할 수 있는 기계학습 알고리즘 중 하나입니다. 각각의 사진들은 픽셀 데이터로 이루어집니다. 두 사진의 픽셀 데이터 차를 이용해서 사진 간의 거리를 구할 수 있습니다. 분류해야할 검증 표본에 대해 그 주변에서 거리가 가장 가까운 K개의 훈련 표본들 중에서 가장 빈번한 분류명을 할당하는 방식입니다.
참고: https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm K-최근접 이웃 알고리즘의 가장 큰 단점은 시험 시간이 매우 길다는 것입니다. 기계학습의 특성 중 하나는 학습 시간을 늘리고 대신에 시험 시간을 줄이는 것입니다. K-최근접 이웃 알고리즘은 이런 특성에 어긋나기 때문에 실제로 사진 분류 시에는 나중에 소개할 다른 기계학습 분류기들을 사용합니다.