이웃 구성 요소 분석 NCA는 KNN과 관련된 거리 측정 학습 방법입니다. 이는 지도 학습 방법에 속하며 Gold Berger 등이 처음 제안했습니다. 2004년에.

NCA는 다변량 데이터의 분류를 달성하기 위해 주어진 거리 측정 알고리즘을 기반으로 샘플 데이터를 측정합니다. 이 알고리즘의 기능은 k-최근접 이웃 알고리즘의 목적과 동일합니다. 이는 무작위 이웃의 개념을 직접 사용하여 테스트 샘플과 관련된 훈련 샘플을 결정합니다. 일반적으로 이러한 훈련 샘플에는 라벨이 지정됩니다. 이 방법은 종종 모델 선택 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

관련 단어: K 최근접 이웃