K-최근접 이웃을 이용한 머신러닝: 물고기 분류 예제

K-최근접 이웃을 이용한 머신러닝: 물고기 분류 예제
K-최근접 이웃을 이용한 머신러닝: 물고기 분류 예제
Machine Learning: K-Nearest Neighbors and Data Classification

01-3: Market and Machine Learning

Introduction

This chapter explains the basics of machine learning, particularly using the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm to classify data. The example given revolves around classifying different types of fish in a marketplace.

Data Preparation

We start by collecting data about fish, such as their length and weight. This data will be used to train a K-NN model to classify whether a fish belongs to one species or another based on these measurements.

Scatter Plot

A scatter plot is created to visualize the relationship between the length and weight of the fish. This helps us understand the data distribution before feeding it into the K-NN algorithm.

Using K-Nearest Neighbors

The K-NN algorithm is then applied to the data. We train the model using the prepared fish data and test its accuracy in predicting the species of a new fish based on its length and weight.

Conclusion

The chapter concludes with an understanding of how K-NN can be used to classify data and the importance of visualizing data before applying machine learning algorithms.


01-3: 마켓과 머신러닝

시작하기 전에

이 장에서는 머신러닝의 기초, 특히 K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘을 사용하여 데이터를 분류하는 방법을 설명합니다. 예시는 시장에서 물고기의 종류를 분류하는 내용으로 진행됩니다.

데이터 준비하기

먼저 물고기의 길이와 무게 등의 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 K-NN 모델을 훈련시키는 데 사용되며, 이를 통해 특정 물고기가 어느 종에 속하는지를 분류할 수 있습니다.

산점도

물고기의 길이와 무게 사이의 관계를 시각화하기 위해 산점도를 만듭니다. 이는 데이터를 K-NN 알고리즘에 투입하기 전에 데이터 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다.

K-최근접 이웃 알고리즘 사용

그 후, K-NN 알고리즘을 데이터에 적용합니다. 준비된 물고기 데이터를 사용해 모델을 훈련시키고, 새로운 물고기의 길이와 무게를 기반으로 종을 예측하는 정확도를 테스트합니다.

결론

이 장은 K-NN이 데이터를 분류하는 데 어떻게 사용될 수 있는지와 머신러닝 알고리즘을 적용하기 전에 데이터를 시각화하는 것의 중요성을 이해하는 것으로 마무리됩니다.

이 게시물이 얼마나 유용했습니까?

별을 클릭해서 평가해 주세요!

평균 평점 0 / 5. 투표 수: 0

아직 투표가 없습니다! 이 게시물을 평가하는 첫 번째 사람이 되세요.

error: Content is protected !!