KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘의 동작원리 및 장단점

제107회2교시AI/신기술신규

정보관리기술사 제107회 2교시 16번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘계산 복잡도’ 키워드는 정보관리기술사 기출 5문항에 나왔습니다.

원문 문제

정보관리기술사 제107회 16번. KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘의 동작원리 및 장단점

핵심 키워드

KNN
K 최근접 이웃
거리 계산
분류 성능
계산 복잡도
메모리 효율성

고득점 가이드 — 1. 개요

KNN(K-Nearest Neighbor)은 새 입력과 가장 가까운 K개의 훈련 표본을 찾아 다수결 또는 평균으로 클래스·값을 결정하는 사례 기반(Instance-based) 학습 알고리즘이다. 별도 학습 모델을 구축하지 않고 훈련 데이터 자체를 메모리에 보관하므로 지연 학습(Lazy Learning)으로 분류된다. 의료 진단 보조처럼 해석 가능성과 비선형 결정 경계가 동시에 요구되는 분류 과제에서 빠른 프로토타입 수단으로 활용된다.

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출제 이력

KNN기출 1문항
K 최근접 이웃기출 1문항
거리 계산기출 1문항
분류 성능기출 2문항
계산 복잡도기출 5문항
메모리 효율성기출 1문항

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