k近傍法とは？
データにラベル（答え）が振られているとき、「この新しいデータはどれ？」と迷ったことはありませんか。k近傍法は、そんなとき「近くの仲間を見て判断しよう」というシンプルな考え方で、初心者でも理解しやすい分類の手法です。
「周りが何者か」で割り当てる魔法
例えば、初めて行く街で「ここはどのエリア？」と疑問に思ったとき、一番手っ取り早いのは「近くのお店や建物がどんな雰囲気か」を見ることですよね。k近傍法も同じ仕組みです。新しいデータが入ってきたら、「自分の近くに似たデータがどれだけいるか」を数え（k＝近い個体数を設定）、最も多いグループに仲間入りさせるのです。「友達は3人まで見よう」「5人の意見を取り入れよう」という具合で、kの数を変えると判断の幅も変わります。
📚 さらに理解を深めたい方には、G検定の公式テキストがお薦めです！
リンク
一言🐾
💡 シンプルな分類アルゴリズムです。わかりやすいですが、複雑な分類をしたい場合は、違うアルゴリズムも検討しましょう
おまけ：画像生成AIに説明させてみた
※ここからは検証コンテンツです。
画像内の説明には誤りが含まれる可能性があるため、本文の解説とは分けています。
同じかどうか比較している様子はわかりますが、近いかどうか距離を測っているかまではわかりませんね。右下の文字のNeighborはわかりやすいですが。
評価：★★★☆☆☆
コメント