본 포스트는 대학교 전공 강의 을 수강하며 정리한 글입니다.Nearest Neighbors주어진 입력 벡터 x를 분류(classify)하고자 할 때, Nearest Neighbors의 기본 아이디어는 훈련 데이터에서 x와 가장 가까운 데이터를 찾고 그 데이터의 레이블을 가져오는 것이다.아이디어는 다음과 같다.입력 벡터 x와 훈련 데이터 집합에 있는 다른 입력 벡터들 사이의 거리를 계산한다.x에 가장 가까운 훈련 데이터의 레이블을 복사해서 사용한다.가까운 거리를 찾기 위해서 유클리드 거리를 이용한다.두 벡터 **x(a)**와 **x(b)** 사이의 거리는 유클리드 거리(Euclidean Distance)로 측정할 수 있다.유클리드 거리는 다음과 같이 계산된다.여기서, d는 벡터의 차원 수이고, x_j^{(..
