k近傍法

k近傍法 : KNN(K Nearest Neighbor)
判定手順 ( K が決っているとして.. )
学習データをベクトル空間上にプロット
未知のデータが得られたら、そこから距離が近い順にK個を取得
多数決でデータが属するクラスを推定
K に対する AI の振舞い (行動原理)
K が小さい => ノイズに弱い (少数の間違った意見に影響を受ける:声の大きな意見)
K が大きい => 精度が下がる (無関係な意見を取りれてしまう:風見鶏)
学習の対象 ( 内部状態 -> K )
学習データに対し、判定精度が高い K を探す