k-Nearest Neighbors 알고리즘
기존의 데이터와 비교해서 입력이 들어왔을 때 이 입력 값이 기존의 데이터와 얼마만큼 연관 관계가 있느냐에 착안해서 만들어진 알고리즘. 입력 값이 들어왔을 경우 입력 값과 기존 데이터들과의 거리를 구하고, 가장 거리가 가까운 곳을 찾아서 비슷함을 찾아내는 방법이다.말로는 설명하기 어려우니 코드로 이해하자. 처음 코드를 보면 createDataSet이란 함수를 통해 사전 데이터 집합을 생성하였다. 사전 데이터는 [1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]의 값을 가지는 데이터이며 각각 'A','A','B','B'의 Label을 가진다.이렇게 데이터 셋을 생성한 후에, classify 함수를 호출하는데, classify 함수는 입력 데이터가 사전 데이터 셋과 비교하여 어떤 Labe..
2015. 8. 12.
