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앙상블 K-최근접 이웃
앙상블 K-최근접 이웃(Ensemble K-Nearest Neighbors)은 각각 다른 k 값, 거리 측정법, 특징 부분집합 또는 데이터 부트스트랩으로 훈련된 여러 KNN 모델을 결합하고, 다수결 투표(분류) 또는 평균(회귀)을 통해 예측을 집계합니다. 이 접근 방식은 단일 KNN 모델에 내재된 높은 분산을 줄이고 표 형식 데이터에서 더 안정적이고 정확한 예측을 생성합니다.
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출처
- Domeniconi, C., & Yan, B. (2004). Nearest neighbor ensemble. In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Vol. 1, pp. 228–231. IEEE. DOI: 10.1109/ICPR.2004.1334065 ↗
- Zhou, Z.-H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-4398-3003-1
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors
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