인공지능 시간때, 첫번때 과제로 주어진 k-Nearest Neighbor Classifier을 구현한 프로그램이다.
다섯개의 그룹 A,B,C,D,E로 랜덤 함수를 이용해서, 각각 그룹의 100개씩, 총 500개의 훈련 데이터와, 각각 그룹의 10개씩, 총 50개의 테스트 데이터를 사용하여, k값의 변동에 따라, 유클리드 거리와, 맨하탄 거리를 구하여, 테스트 데이터들이 제대로 그룹에 분류가 되는지, 인식률을 보는 모의 시뮬레이션 프로그램이다
- 유클리드 거리 계산
- 맨하탄 거리 계산
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