k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘 완벽 가이드: 원리부터 실습까지

k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘은 머신러닝에서 가장 간단하면서도 강력한 분류 알고리즘 중 하나로, 새로운 데이터 포인트를 기존 데이터와의 거리를 기반으로 분류합니다. 이는 거리 계산, k 값 선택, 그리고 가중치 활용과 같은 요소에 의해 성능이 좌우됩니다. k-NN은 추천 시스템, 의료 데이터 분류 등 다양한 실무 분야에 적용됩니다. Python의 scikit-learn 라이브러리를 활용하면 k-NN을 쉽게 구현할 수 있습니다.

목차

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1. k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘이란?

1-1. k-NN의 정의와 원리

k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors, k-NN) 알고리즘은 거리 기반 분류 알고리즘으로, 새로운 데이터 포인트를 가장 가까운 k개의 데이터 포인트(이웃)와 비교하여 분류하거나 예측합니다. 거리 계산에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 맨해튼 거리(Manhattan Distance) 등이 사용됩니다.

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1-2. k-NN의 주요 특징

k-NN은 비모수(non-parametric) 학습법으로, 별도의 훈련 과정 없이 데이터만으로 분류를 수행합니다. 이는 단순하면서도 데이터의 분포를 잘 반영할 수 있는 장점이 있습니다.

주요 특징	설명
비모수	학습 단계 없음
거리 기반	유사도 계산에 거리 사용
단순성	이해와 구현이 쉬움

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2. k-NN 알고리즘의 동작 방식

2-1. 거리 계산 방법

거리 계산은 k-NN의 핵심 요소입니다. 가장 일반적으로 사용되는 유클리드 거리는 두 점 간의 직선 거리를 측정합니다.

유클리드 거리 공식:
d(p, q) = √((p₁ − q₁)² + (p₂ − q₂)² + ... + (pₙ − qₙ)²)

맨해튼 거리 공식:
d(p, q) = |p₁ − q₁| + |p₂ − q₂| + ... + |pₙ − qₙ|

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2-2. k 값의 선택

k 값은 알고리즘 성능에 큰 영향을 미칩니다.

k 값	특징
작은 값	노이즈 민감, 정밀도 높음
큰 값	안정적 결과, 세밀함 부족

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3. k-NN 알고리즘의 장단점

3-1. 장점

• 구현이 간단하고 직관적.
• 데이터 분포를 따르는 유연한 분류 가능.
• 훈련 과정이 없어 메모리 사용량 적음.

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3-2. 단점 및 개선 방법

k-NN은 몇 가지 단점이 존재하지만, 이를 개선하기 위한 방법들도 있습니다.

장점	단점	개선 방법
간단	계산량 많음	KD-트리 활용
직관적	노이즈 민감	가중치 부여

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4. k-NN 알고리즘의 실무 적용 사례

4-1. 추천 시스템에서의 활용

k-NN은 사용자 취향을 기반으로 추천 콘텐츠를 생성하는 데 유용합니다. 예를 들어, 넷플릭스에서 영화 추천에 활용됩니다.

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4-2. 의료 데이터 분류

k-NN은 환자의 질병 데이터를 분석하고 진단하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 유방암 데이터 분류에 활용됩니다.

분야	적용 사례
추천 시스템	영화 추천, 상품 추천
의료 데이터	질병 진단, 환자 분류

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5. Python으로 k-NN 구현하기

5-1. scikit-learn을 사용한 기본 구현

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터 불러오기
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3)

# 모델 초기화
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 정확도 출력
predictions = knn.predict(X_test)
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
    

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5-2. 실습 예제: 데이터 분류

Iris 데이터셋을 활용하여 k-NN 알고리즘으로 꽃의 종류를 분류합니다.

구현 단계	내용
데이터 준비	Iris 데이터셋 로드
모델 학습	k-NN 모델 학습 수행
예측	테스트 데이터 분류