k-NN(k-Nearest Neighbors)는 지연 학습 알고리즘이다.정의k-NN은 함수가 Locally (가깝게) 근사되고, 모든 계산이 함수 평가 시점까지 미뤄지는 지연 학습 알고리즘이다. 분류와 회귀 모두에서 알고리즘은 Feature 공간에서 가장 가까운 k개의 훈련 예제를 기반으로 출력을 예측한다. 작동 방식학습 단계:k-NN의 학습 단계는 없다! Lazy Learning Algorithm학습 데이터는 단순히 저장되고, 명시적인 모델은 학습되지 않는다.예측 단계:분류:주어진 테스트 인스턴스에 대해, 알고리즘은 테스트 인스턴스와 모든 훈련 인스턴스 간의 거리를 계산한다.가장 가까운 k개의 훈련 인스턴스(이웃, neighbor)를 식별한다.테스트 인스턴스의 클래스 레이블은 k개 이웃 중 다수결 투표..