K-최근접 이웃

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (학습) 새 데이터가 들어오면 가장 가까운 이웃 K개를 찾아 그 이웃들이 많이 속한 쪽으로 답을 정하는 방법.

실무 AI 사전

1. [명사] (학습) 따로 학습 단계가 거의 없어 기준 모델로 빠르게 써 보기 좋다. 다만 예측할 때마다 전체 데이터와 거리를 재야 해서 데이터가 크면 느리고, 변수 스케일과 거리 기준 선택에 결과가 크게 흔들린다.

전문 AI 사전

1. [명사] (학습) 학습 데이터를 저장해 두고 질의 점과의 거리(유클리드, 코사인 등)로 상위 K개 이웃을 골라 다수결(분류)이나 평균(회귀)으로 예측하는 비모수 게으른 학습(lazy learning) 방법. 고차원에서는 거리 차이가 줄어드는 차원의 저주에 약하다.

관용구/함께 쓰는 말

• 이웃 수 K - 예측할 때 참고하는 가까운 데이터 개수. 작으면 예민하고 크면 둔해진다.

쉬운 비유

이사 온 동네에서 맛집을 고를 때 가장 가까이 사는 이웃 다섯 명에게 물어보고 많이 추천한 곳으로 가는 것과 같다.

예문

• KNN으로 먼저 돌려 보고 그보다 나은지 기준으로 삼았다.
• K를 1로 두니 잡음 하나에도 예측이 휙휙 바뀌었다.
• 데이터가 수백만 건이 되자 KNN 예측 속도가 너무 느려졌다.

헷갈리는 용어 비교

근사 최근접 이웃 검색

KNN은 가까운 이웃을 찾아 그 라벨로 예측하는 학습 방법이다. 근사 최근접 이웃 검색은 벡터 DB 등에서 가까운 벡터를 빠르게 찾는 검색 기술로, 정확도를 조금 양보하고 속도를 얻는다.

맞춤법/표기법

바른 표기

K-최근접 이웃

주의할 표기

K-최단 이웃K-근접 이웃

원어

k-nearest neighbors (k-NN)

다른 이름

KNN, k-NN, 최근접 이웃 알고리즘, 케이엔엔

참고

현업에서는 약어 'KNN'으로 거의 부른다.

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