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Dev log
[R]K-Nearest Neighbors(Knn)을 이용한 과일 데이터 분류
오늘은 조금 재미있는 데이터를 가져와봤습니다. 토마토가 야채인지, 과일인지, 단백질인지를 knn을 통하여 분류해서 알아내는 작업을 해보겠습니다. 이번 포스팅에서 사용 되는 데이터는 아래에서 데이터를 직접 만들어서 작성 할 거라서, 따로 다운 받으실 필요는 없습니다. DataSet 데이터는 아래와 같습니다. 과일은 사과, 바나나, 당근, 치즈 등 작지만 다양한 데이터 입니다. food
[R]K-Nearest Neighbors(Knn)을 이용한 소개팅 데이터 분류
knn 분류 예제를 보면서 공부해보도록 하겠습니다. 포스팅에서 사용된 데이터는 여기에서 데이터를 다운 받아주세요. Dataset 데이터 설명을 하자면, 소개팅을 수천번하지 않기 때문에 그동안 14번정도 소개팅을 했다고 가정하고 만난 남학생들에 대한 라벨을 호감라벨로 만들었습니다. 14개의 데이터를 knn으로 학습시켜서 예측 모델을 생성하고, 새로 만나게 될 남학생에 대한 데이터로 이 학생의 호감 라벨을 예측해보려고 합니다. 머신러닝을 할 때는 필수적으로 데이터 전처리라고 하는 Input 데이터를 알고리즘에 맞게 잘 정재하는 작업이 필요합니다. 이것을 표준화 또는 정규화 작업이라고도 합니다. 데이터 양이 작을 경우에는 scale() 이란 함수를 사용합니다. 음수 ~ 양수 반대로 데이터의 양이 많을 경우에는..
[R]머신러닝 알고리즘, Knn(K-Nearest Neighbors)이란?
오늘은 K-Nearest Neighbors(KNN)라는 알고리즘에 대해 알아보려고 합니다. Knn 머신러닝을 공부하면 가장 쉽게 먼저 접하는 알고리즘 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 Knn이 무엇인지, 필요한 이유에 대해 알아보겠습니다. knn 사회적인 관계를 관찰해본적인 있나요? 대략적으로 비슷한 사람끼리 모이는 성질이 있다고 합니다. 그래서 비슷한 취향의 사람들끼리 모여서 동회회를 만들거나 비슷한 부류의 계층의 사람들끼리 친분을 맺기도 합니다. 그렇다면 공간적은 관계를 관찰해볼까요? 길을 지나다가 보면 가구점이 모여있는 상가지역이 따로 형성된 곳이 있지 않나요? 한약방이 밀집되어 있는 지역이나, 가구점, 음식점 등 밀집되어 있는 지역이 따로 모여 있는 경우가 많은 것을 우리는 길을 지나다가 느낄 수..