K-최근접 이웃 알고리즘와 최근접 이웃 탐색의 유사점
K-최근접 이웃 알고리즘와 최근접 이웃 탐색는 공통적으로 9 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 데이터 마이닝, 기계 학습, 클러스터 분석, 주성분 분석, 차원 축소, 컴퓨터 비전, 유클리드 거리, 패턴 인식, 시계열.
데이터 마이닝
이터 마이닝(data mining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 것이.
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기계 학습
학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.
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클러스터 분석
스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 데이터 집단(클러스터)을 정의하고 데이터 집단의 대표할 수 있는 대표점을 찾는 것으로 데이터 마이닝의 한 방법이.
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주성분 분석
공분산행렬 고윳값의 제곱근에 해당하며, 고유 벡터의 끝점이 평균점에 위치한 채로 각 주성분의 방향을 나타내고 있다. 통계학에서 주성분 분석(主成分分析, Principal component analysis; PCA)은 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법이.
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차원 축소
이론물리학에서, 차원 축소(次元縮小)는 고차원에 정의된 장론으로부터, 더 낮은 차원에 존재하는 장론을 구성하는 방법이.
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컴퓨터 비전
비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이.
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유클리드 거리
유클리드 거리(Euclidean distance)는 두 점 사이의 거리를 계산할 때 흔히 쓰는 방법이.
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패턴 인식
인식()은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이.
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시계열
시계열(時系列, time series)은 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열을 말. 시계열 해석(time series analysis)라고 하는 것은 이런 시계열을 해석하고 이해하는 데 쓰이는 여러 가지 방법을 연구하는 분야이.
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- K-최근접 이웃 알고리즘와 최근접 이웃 탐색에는 공통점이 있습니다
- K-최근접 이웃 알고리즘와 최근접 이웃 탐색의 유사점은 무엇입니까
K-최근접 이웃 알고리즘와 최근접 이웃 탐색의 비교.
K-최근접 이웃 알고리즘에는 23 개의 관계가 있고 최근접 이웃 탐색에는 40 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 9을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 14.29%입니다 = 9 / (23 + 40).
참고 문헌
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