K-최근접 이웃 편집하기 (부분)

==작동 방식==

# '''데이터 준비''': 각 데이터 포인트의 위치와 해당하는 클래스(또는 값)를 포함한 학습 데이터를 준비한다.
# '''거리 계산''': 새로운 데이터 포인트가 주어지면, 학습 데이터와의 거리를 계산한다.
# '''가장 가까운 k개의 이웃 선택''': 계산된 거리 중 가장 가까운 k개의 데이터 포인트를 선택한다.
# '''투표''':
#*'''분류''': 가장 가까운 k개의 이웃 데이터 포인트들 중 다수결을 통해 가장 많이 속하는 클래스로 분류한다.
#*'''회귀''': k개의 이웃 데이터 포인트들의 평균을 사용하여 값을 예측한다.
'''예시'''

예를 들어, 특정 사용자의 관심사를 예측하는 상황을 생각해보자. 이전에 수집된 사용자 데이터가 있으며, 각각의 사용자는 특정 장르의 영화를 선호하는 정보가 담겨 있다고 가정한다.

#'''데이터 준비''': 각 사용자의 나이와 영화 장르 선호도가 포함된 데이터를 준비한다.
#'''새로운 사용자 정보 입력''': 예를 들어, 나이가 30살인 새로운 사용자가 입력된다.
#'''거리 계산''': 이 새로운 사용자가 기존 사용자와 얼마나 가까운지(예: 나이 차이를 기준으로) 계산한다.
#'''이웃 선택''': 가까운 k명의 사용자를 선택한다.
#'''투표''': k명의 사용자 중 가장 많이 선호하는 영화 장르를 선택하여 새로운 사용자가 선호할 가능성이 큰 장르를 예측한다.