KNN과 Naive Bayes 차이점 쉽게 알아보기

KNN과 Naive Bayes 차이점 쉽게 알아보기

 

 

인공지능과 머신러닝 분야에서는 데이터를 분류하는 다양한 방법이 있습니다.

그 중에서 많이 사용되는 두 가지 알고리즘이 바로 KNN(K-Nearest Neighbors)과 Naive Bayes입니다.

이 두 가지 알고리즘은 모두 데이터를 분류하는 데 유용하지만, 그 방식이 다릅니다. 이번 글에서는 KNN과 Naive Bayes의 차이점을 쉽게 설명해드리겠습니다.

쉽게 이해할 수 있도록 간단하게 풀어서 설명할 예정이니, 끝까지 읽어주세요!

 

 

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목차

1. KNN과 Naive Bayes란?
2. KNN의 특징과 작동 방식
3. Naive Bayes의 특징과 작동 방식
4. KNN과 Naive Bayes의 차이점
5. 언제 KNN을 쓰고, 언제 Naive Bayes를 써야 할까?

 

 

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1. KNN과 Naive Bayes란?

 

KNN은 "K-최근접 이웃 알고리즘"의 약자입니다.

이 알고리즘은 데이터를 분류할 때, 각 데이터가 어떤 그룹에 속할지 결정하는 방법입니다. 예를 들어, 우리가 학교에서 학생들을 A, B, C로 나누고 싶은데, 학생들의 성적을 기준으로 나누고자 한다면, KNN은 주어진 성적이 다른 학생들과 비슷한 성적을 가진 학생들이 속한 그룹을 찾아서 분류합니다.

 

Naive Bayes는 "나이브 베이즈" 알고리즘이라고도 불리며, 확률을 기반으로 데이터를 분류합니다.

이 알고리즘은 각 특성이 다른 특성들과 독립적이라고 가정하고, 각 특성이 특정 그룹에 속할 확률을 계산합니다. 즉, 어떤 데이터가 어떤 그룹에 속할 확률을 계산하여 분류를 합니다.

 

 

 

 

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2. KNN의 특징과 작동 방식

 

 

KNN의 작동 방식은 매우 직관적입니다.

먼저, 우리가 분류하고 싶은 데이터를 가지고, 이 데이터를 다른 데이터들과 비교합니다. 그리고 "K"개의 가장 가까운 데이터들을 찾아서 그 데이터들이 속한 그룹을 확인합니다. 예를 들어, "K"값을 3으로 설정했을 때, 가장 가까운 3개의 데이터가 A, B, A 그룹에 속한다고 한다면, 새로운 데이터는 A 그룹에 속한다고 판단합니다.

 

KNN의 장점은 구현이 간단하고 직관적이라는 것입니다. 그러나 단점으로는 데이터가 많아지면 계산 시간이 많이 걸린다는 점이 있습니다. 또한, 데이터의 특성이 너무 많으면 성능이 떨어질 수 있습니다.

 

 

 

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3. Naive Bayes의 특징과 작동 방식

 

 

Naive Bayes는 확률을 이용해서 데이터를 분류합니다. 이 알고리즘은 "나이브"라는 말처럼, 각 특성이 독립적이라고 가정합니다. 예를 들어, 데이터가 성별, 나이, 성적과 같은 여러 특성으로 이루어져 있을 때, Naive Bayes는 각 특성이 다른 특성과 관계없이 그룹에 속할 확률을 계산하여, 이 확률이 가장 높은 그룹에 데이터를 분류합니다.

이 방법의 장점은 계산이 빠르고, 작은 데이터셋에도 잘 작동한다는 것입니다. 또한, 텍스트 분류 문제나 스팸 메일 필터링 등에서 많이 사용됩니다. 그러나 단점은 모든 특성이 독립적이어야 한다는 가정이 실제 데이터에 맞지 않는 경우 성능이 떨어질 수 있다는 것입니다.

 

 

 

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4. KNN과 Naive Bayes의 차이점

 

 

KNN과 Naive Bayes는 분류 방식에서 큰 차이가 있습니다.

KNN은 데이터를 비교하여 가장 가까운 이웃을 찾아서 분류하는 방식이라서, 데이터가 많고 복잡할수록 시간이 많이 소요됩니다. 반면, Naive Bayes는 확률을 기반으로 분류하기 때문에 계산 속도가 빠르고, 데이터가 많을수록 유리한 경우가 많습니다.

KNN은 데이터를 기반으로 가까운 이웃을 찾아 분류하므로, 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 묶는 데 강점이 있습니다. 하지만 Naive Bayes는 각 특성이 독립적이라는 가정하에 계산하므로, 실제 상황에서는 가정이 맞지 않으면 성능이 떨어질 수 있습니다.

또한, KNN은 비지도 학습(supervised learning) 방식으로, 데이터를 학습한 뒤 새로운 데이터를 분류합니다. 반면, Naive Bayes는 데이터를 학습하여 확률을 계산하고, 이를 기반으로 분류하는 방식입니다.

 

 

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5. 언제 KNN을 쓰고, 언제 Naive Bayes를 써야 할까?

 

 

KNN을 사용할 때는 데이터가 비교적 적고, 데이터 간의 거리가 중요한 경우에 적합합니다. 예를 들어, 학생들의 성적을 기준으로 성적이 비슷한 학생들을 묶어서 분류할 때 유용합니다. 또한, KNN은 비슷한 데이터들이 모여 있는 클러스터를 찾는 데 강점을 가지고 있습니다.

Naive Bayes는 데이터가 많고, 확률을 기반으로 빠른 분류가 필요할 때 적합합니다. 텍스트 데이터 분류나 스팸 메일을 분류하는 데 자주 사용됩니다. 또한, 특성이 독립적이라고 가정할 수 있을 때 성능이 잘 나옵니다.

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KNN과 Naive Bayes는 각각 다른 방식으로 데이터를 분류하는 알고리즘입니다.

KNN은 비슷한 데이터를 찾는 데 강점이 있고, Naive Bayes는 확률을 이용한 빠른 분류가 특징입니다. 이 두 알고리즘은 데이터의 특성에 따라 잘 맞는 경우가 다르기 때문에, 어떤 알고리즘을 사용할지는 데이터의 특성과 목적에 따라 결정해야 합니다. 이 글을 통해 KNN과 Naive Bayes의 차이점을 이해하고, 적절한 알고리즘을 선택하는 데 도움이 되셨기를 바랍니다.

 

 

 

 

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