1. 정의 신규 데이터(fingerprint)의 군집 할당을 위해 기존 모든 데이터와 신규 데이터 거리를 측정하여 최고 인접 다수결에 의해 군집에 할당하는 감독 학습 알고리즘 2. 특징 및 동작원리 가. 특징 - 최유레단N 최고인접 다수결 : 기존 데이터 중 가장 유사한 k개의 데이터를 측정하여 분류 유사도(거리) 기반 : 유클리디안 거리, 마할라노비스 거리, 코사인 유사도 등 활용 Lazy Learning 기법 : 새로운 입력 값이 들어온 후 분류 시작 데이터 셋을 저장만 하고 일반화된 모델을 능동적으로 만들거나 하지는 않음 데이터가 들어온 후 분류 및 처리한다는 의미 단순 유연성 : 모형이 단순하며 파라미터의 가정이 거의 없음 NN(Nearest Neighbors) 개선 : KNN은 가장 근접한 k개..
