[빅데이터 분석] K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, K-NN) 분석 : 데이터를 분류하고 예측하는 간단한 머신러닝 분석 기법

 

 

1. 개요

 

머신러닝의 여러 알고리즘 중에서도 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 알고리즘은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 기존 데이터 중에서 가장 가까운 K개의 이웃의 정보를 참고하여 새로운 데이터의 레이블을 결정하는 알고리즘으로 그 간결함과 직관적인 접근 방식 때문에 많이 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 K-NN 알고리즘의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드를 살펴보겠습니다.

 

 

2. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 개념 및 장단점

 

K-Nearest Neighbor 분석

 

K-NN 알고리즘은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 기존 데이터 중에서 가장 가까운 K개의 이웃의 정보를 참고하여 새로운 데이터의 레이블을 결정하는 알고리즘입니다. 분류(Classification)뿐만 아니라 회귀(Regression)에도 사용될 수 있습니다.

 

 1. 장점

 

1) 알고리즘이 간단하고 이해하기 쉽습니다.

2) 훈련 단계가 별도로 필요 없어 사용이 편리합니다.

3) 비선형 데이터에도 잘 작동합니다.

 

 2. 단점

 

1) K 값을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다.

2) 특성 공간이 매우 크거나 샘플 수가 많을 경우 계산 비용이 높습니다.

3) 불균형 데이터셋에 취약합니다.

 

 

3. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 알고리즘 처리 절차

 

[Step 1] 새로운 데이터 포인트에 대해, 거리가 가장 가까운 K개의 이웃을 찾습니다.

[Step 2] 분류 문제의 경우 이웃들의 가장 흔한 클래스를 새 데이터 포인트의 클래스로 할당합니다.

[Step 3] 회귀 문제의 경우 이웃들의 평균값을 새 데이터 포인트의 값으로 할당합니다.

 

4. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 데이터 분석 절차

 

[Step 1] 문제 정의 - 어떤 데이터를 기반으로 어떤 예측을 할 것인지 정의합니다. 데이터 수집: 적절한 데이터를 수집합니다.

[Step 2] 데이터 전처리 - 데이터를 분석에 적합하게 처리합니다. 특히 K-NN 알고리즘은 거리 기반 알고리즘이므로 모든 특성들이 동일한 스케일을 가지도록 정규화하는 과정이 필요합니다.

[Step 3] K 결정 - 적절한 K값을 결정합니다. 이는 일반적으로 교차 검증을 통해 수행합니다.

[Step 4] 모델 학습 및 예측 - K-NN 알고리즘으로 모델을 학습시키고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

[Step 5] 평가 - 예측 결과를 실제 값과 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.

 

5. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 분석 적용 사례

 

K-NN 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진단을 위한 분류 문제에 적용되며, 추천 시스템에서는 유사한 사용자를 찾아 그들이 선호하는 아이템을 추천하는데 사용됩니다. 또한, 회귀 문제에서는 주택 가격 예측과 같은 과제에 사용되기도 합니다.

 

 

6. K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 분석 파이썬 예시 코드

 

다음은 sklearn 라이브러리를 이용한 K-NN 분석 파이썬 예시 코드입니다.

 

K-NN 분석 파이썬 예시코드

 

7. 마치며

 

K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘은 그 간단함과 직관적인 접근 방식 때문에 머신러닝 초보자가 사용하기에 용이한 알고리즘입니다. 그러나 고차원 데이터에서의 성능 저하, 거리 측정 방식의 선택, K의 선택 등 여러가지 고려해야할 사항이 있습니다. 이 글을 통해 K-NN 알고리즘에 대해 이해하는데 도움이 되었기를 바랍니다.

 

K-NN 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.

[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

 

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