[Sklearn] 가장 중심적인 분류기 알고리즘 기반의 데이터 분류 예측(Excel에서 직접 데이터 대체 가능)

1. 모델 원리

Nearest Centroid Classifier는 Nearest Shrunken Centroid Classifier라고도 합니다. 선형적으로 분리 가능한 문제에 대한 클래스 중심 기반 분류 방법입니다. 기본 개념은 각 범주의 표본 특징을 평균하여 각 범주의 중심점을 구한 다음 분류하려는 표본과 이 중심점 간의 거리를 비교하여 거리가 가장 가까운 범주에 할당하는 것입니다.

다음은 가장 가까운 중심 분류기의 모델 원리와 수학 공식입니다.

모델 원리:

1. 각 범주에 대해 샘플 기능의 평균을 계산하여 범주의 중심점을 얻습니다.
2. 분류할 표본은 각 범주의 중심점으로부터의 거리를 계산하여 가장 가까운 범주에 할당한다.

수학적 모델:

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