# KNN

23개의 포스트

KNN 모델

KNN (k-Nearest Neighbor)

2022년 8월 23일
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K-Nearest Neighbors, KNN : Scikit - Learn

분류(Classification)와 회귀(Regression) 를 모두 지원예측하려는 데이터와 input 데이터들 간의 거리를 측정해 가장 가까운 K개의 데이터셋의 레이블을 참조해 분류/예측Hyper ParameterK : 새로운 데이터포인트를 분류할때 확인할 데이터

2022년 7월 17일
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K-Nearest Neighbor (KNN)

"You are the average of the five people you spend the most time with." - Jim Rohn

2022년 5월 23일
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K-NN training

인공지능응용시스템 과목 실습 Lecture 4 내용 정리

2022년 4월 10일
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[KNN: K-Nearest Neighbor] 이론

별도의 모델 생성 없이 인접 데이터를 분류/예측에 사용하는 기법, 새로운 데이터가 들어왔을때 해당 데이터에 근접 한 K개의 데이터를 통해 예측한다.Instance-based Learning: 각각의 관측치(instance)만을 이용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 진행

2022년 4월 3일
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K Nearest Neighbors

Training Algorithm : \- Store all the dataPrediction Algorithm : \- Calculate the distance from x to all the points \- Sort the points in the data b

2022년 4월 2일
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KNN 클러스터링

https://fidelislee.tistory.com/entry/Python-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%BD%98%ED%85%90%EC%B8%A0-%EC%B6%94%EC%B2%9C-KMeans-

2022년 2월 16일
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KNN(K-Nearest Neigbors)

사회적인 관점비슷한 사람끼리 모이는 성질비슷한 취향의 사람끼리 모여서 동호회를 만든다.비슷한 부류의 계층의 사람끼리 친분을 맺기도 한다.공간적인 관점가구점맛집한약방거리계산 알고리즘을 사용.유클리드 거리 (euclidean distance)

2022년 2월 9일
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Assignments 1-2

Assignments 1-2GithubPyTorch에서 알고리즘을 구현할 때 가능하면 파이썬의 루프는 피하는 것이 좋다. 가장 간단한 이미지 분류 알고리즘으로, 모든 트레이닝 데이터를 암기한 다음 테스트 이미지와 가장 유사한 트레이닝 이미지를 찾아 분류하는 방식이다.

2022년 1월 26일
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[Anomaly detection] Traditional way - Distance-based methods

이상치 데이터는 거리상으로 멀리 떨어져있을 것이라는 가정이때엔 거리만으로 이상치 여부를 판단하고, normal class에 대해서 어떠한 사전분포도 가정하지 않는다.parzen window density estimation 에서 p(x)=k/(N\*V) (k=영역에 존

2022년 1월 23일
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K-Nearest Neighbors(KNN)

유유상종의 개념과 유사새로운 데이터 포인트와 가장 가까운 훈련 데이터셋의 데이터 포인트를 찾아 예측k 값에 따라 가까운 이웃의 수가 결정분류와 회귀에 모두 사용가능k = n_neighbors모든 거리를 이용해서 가까운 이웃을 찾는다.유클리디안 공식을 이용컴퓨터가 계산할

2022년 1월 13일
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K-Means 와 KNN

KNN 에 대해서 알아보자지도학습 알고리즘 중 하나해당 데이터와 가장 가까이 있는 K개의 데이터를 확인하여 새로운 데이터 특성을 확인하는 방법k는 홀수를 쓰는게 보편적(k가 짝수면 1:1 대응이 될 수 도 있기 때문)회귀와 분류 모두 사용 가능K=1 이므로 하얀색 원을

2021년 9월 25일
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Numpy을 활용하여 KNN 구현

KNN(K-Nearest Neighbor)알고리즘은 데이터를 입력 받았을 때 이미 분류 항목을 알고 있는 데이터 집합에서 가장 유사한 데이터를 살펴보고 다수결 원칙을 통해 분류 항목을 결정하는 알고리즘이다.알고리즘 순서는 다음과 같다.미리 정의해둔 datasetKNN

2021년 9월 24일
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OpenCV | kNN을 이용한 필기체 숫자 인식

digits.png 숫자 영상의 전체 크기는 2000x1000이며, 단순히 20x20 숫자 영상 픽셀 값 자체를 kNN 알고리즘 입력으로 사용한다. 총 400개의 숫자값을 1x400 행렬로 바꾸고, 이것을 모두 세로로 쌓아 전체 숫자 영상 데이터를 표현하는 5000x4

2021년 7월 23일
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OpenCV | kNN 알고리즘을 이용한 2차원 점 분류

Knearest 객체를 생성val : kNN알고리즘에서 사용할 k값val : 이 값이 true이면 분류(classification), false이면 회귀(regression)으로 사용한다.samples : 테스트 데이터 벡터가 행단위로 저장된 행렬.k : 사용할 최근접

2021년 7월 16일
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KNN(5-fold cross validation)

knn(5-fold cross validation)으로 knn(5-fold cross validation)

2021년 6월 18일
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K-NN

KNN 모델로 Iris data 분류하기

2021년 6월 18일
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