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정규화 k-최근접 이웃
정규화 k-최근접 이웃(kNN)은 커널 기반 거리 가중치 또는 대역폭 제어와 같은 정규화 메커니즘을 통합하여 고전적인 최근접 이웃 알고리즘을 확장합니다. 이러한 메커니즘은 예측을 부드럽게 하고, k 선택에 대한 민감도를 줄이며, 분산을 낮춥니다. 그 결과 표 형식 데이터에 대한 분류 및 회귀 작업에서 더 안정적이고 보정된 인스턴스 기반 학습기가 됩니다.
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출처
- Cover, T. & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27. DOI: 10.1109/TIT.1967.1053964 ↗
- Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 13). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized k-Nearest Neighbors (Kernel-Weighted kNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/regularized-k-nearest-neighbors
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