stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
호밀밭의 파수꾼
주제

제목은 호밀밭의 파수꾼이 되는 홀든의 장래 희망을 말하는 것이다. 그것은 로버트 번스의 서정시인 〈호밀밭을 걸어오는 누군가를 만나면〉에서 한 소절을 잘못 인용한 것이다. "'만약 한 몸'이 '호밀밭으로 오는 한 몸'을 만난다면"
그것은 순수함을 지키려고 애쓰는 순수함에서 나온 생각이다. 홀든은 아이들이 노는 호밀 들판에 서 있는 자신을 상상한다. 그의 상상 속에서 그 들판 바로 옆에는 절벽이 있다. 홀든은 그 들판에 서서, 아이들이 절벽에 너무 가까이 가면 붙잡아서 절벽 아래로 떨어지지 않게 지켜 주려고 한다 - 즉, '호밀밭의 파수꾼'이 되고 싶다고 한다. 이것은 아이들이 자신의 순수성을 잃어버리고 홀든이 몹시 경멸하는 '위선자들(phony)'로 자라나는 것의 은유이다.
이 책은 엉터리와도 관련 있다. 그는 전에 다녔던 고등학교인 후튼의 교장 선생을 비롯하여, 거의 모든 주변 사람들을 '위선'으로 단언한다. 홀든은 주위에서 보는 '위선자들'을 자주 골라냄으로써 정직하지 못한 것과 가식을 경멸한다. 그 자신의 우울함과 인간적인 실패로 깊이 상처받은 십대 소년으로서 홀든은 그가 마주치는 행복하거나 성공한 것처럼 보이는 사람들은 모두 거짓말쟁이나 바보라고 믿는다.
위에서 말했듯이 이 책이 주로 다루는 주제는 가짜, 허위(phony)에 대한 비판이다.
주변 사람들이 추구하는 좋은 집과 차, 많은 돈, 아름다운 여자와 안락한 삶 등의 통속적인 가치가 홀든에게는 의미 없는 것으로 다가 오고, 그런 삶은 자신의 삶이 아니라고 여긴다.
이렇듯 홀든은 미국의 가치관으로 볼때에는 사회 부적응자이지만, 자신만의 가치관 속에서는 자신의 신념을 지켜나가는 정상적인 인물일 뿐이다.
문체 > 풍자

소설의 어조가 우울하긴 하지만, 홀든의 풍자적인 비평은 유머를 더한다. 홀든이 하느님의 이름을 욕하며 크리스마스 트리를 꺼내는 남자 몇을 볼 때, 그는 비판한다. : "크리스마스 트리를 들어올리면서 저런 말을 하다니 정말 대단했다."
논쟁

호밀밭의 파수꾼은 거의 나올 때부터 논쟁에 휩싸여 왔다. 호밀밭의 파수꾼을 금지하는 주된 이유는 공격적인 언어의 사용, 혼전 성관계, 알코올 남용, 매춘이었다. 가장 엉뚱한 이론에 따르면 그 책은 FBI나 CIA가 모든 사람을 맨츄리안 캔디데이트로 변하게 하는 불법 정신 통제의 도구라는 것이 살인자인 마크 채프먼은 살인을 한 직후 체포될 때 그 책을 갖고 있었고 잠깐 후에 경찰에게 진술할 때 그 책을 언급했다.
관련정보

케네디를 죽였다고 알려진 리 하비 오스월드가 저격했던 장소에서 "호밀밭의 파수꾼"의 책 1권이 나왔다.
1980년 존 레논의 암살범 마크 채프먼이 암살 직후 "모든 사람들이 호밀밭의 파수꾼을 읽어야 한다"고 밝혀서 많은 사람들에게 충격을 줬다. 그는 고교시절부터 이 책을 읽었다고 한다.
호밀밭의 파수꾼은 영화 '컨스피러시', '에이미', '플레즌트 빌' 등에서 직간접적으로 나온다.
호밀밭의 파수꾼은 현대 미국 문학사에서 빼놓을 수 없는 걸작으로 평가받고 있다.
미국에서는 매년 호밀밭의 파수꾼 30만 부가 팔리고 있다.
호밀밭의 파수꾼의 주인공인 반항끼있는 16살 소년 콜필드의 영향으로, 미국에서는 콜필드 신드롬(Caulfield Syndrome)이 나타나기도 했다.
호밀밭의 파수꾼("Catcher in the Rye")은 미국의 하드락 밴드 건즈 앤 로지스(Guns 'n Roses)이 2008년에 발매한 여섯번째 스튜디오 음반인 차이니스 데모크래시(Chinese Democracy)의 7번째 수록곡의 이름이기도 하다.
호밀밭의 파수꾼("Catcher in the Rye")은 1994년에 결성된 중국의 초기 펑크락 밴드 중 하나의 이름이기도 하다. 밴드의 이름과 같은 제목을 가지는 밴드의 첫 음반은 1998년에 발매되었다.
같이 보기

홀든 콜필드
퇴행(Regression)
ISBN > 영문판

ISBN 0-316-76953-3 (하드커버, 1951년)
ISBN 0-606-04887-1 (프리바운드, 1991년)
ISBN 0-316-76948-7 (문고판, 1991년, 재인쇄)
ISBN 1-56137-450-4 (하드커버, 1998년)
ISBN 0-8220-7038-3 (클로쓰 텍스트, 2000년)
ISBN 966-03-0586-9 (페이퍼백, 2000년)
ISBN 0-316-76917-7 (페이퍼백, 2001년)
ISBN 0-7587-7857-0 (하드커버, 2002년)
ISBN 0-89064-019-X (하드커버)
ISBN 0-14-023749-6 (포켓판, 2002년)
ISBN > 한국어 번역본

ISBN 89-310-0352-8 (페이퍼백, 1998년)
ISBN 89-374-6047-5 (페이퍼백, 2001년)
ISBN 89-17-16146-4 (페이퍼백, 2001년, 영한대역문고)
ISBN 89-7012-067-X (페이퍼백, 2001년)
ISBN 89-7381-028-6 (페이퍼백, 2001년)
ISBN 89-86964-21-X (페이퍼백, 2002년, 원서 본문에 한글 주석)
ISBN 89-344-0159-1 (페이퍼백, 2003년)
출처

↑   보관됨 2008-04-10 - 웨이백 머신.
마리오 카트 DS

| 마리오 카트 DS Mario Kart DS |
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개발사: 닌텐도
배급사: 닌텐도
프로듀서: 곤노 히데키 
시리즈: 마리오 카트 
플랫폼: 닌텐도 DS
출시일:  미국 캐나다 2005년 11월 14일   오스트레일리아 뉴질랜드 2005년 11월 17일   유럽 연합 2005년11월 25일  일본 홍콩 대만 2005년 12월 8일  대한민국: 2005년 12월 29일 (일본어판)   대한민국: 2007년 4월 5일 (한국어판)
장르: 레이싱 게임
모드: 1~8인, 와이파이 지원
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: 닌텐도 포털
마리오 카트를 즐기는 모습
《마리오 카트 DS》(Mario Kart DS)는 닌텐도가 개발한 닌텐도 DS용 게임 소프트웨어이다. 미국에서 2005년 11월 14일 먼저 발매했으며, 대한민국에서는 2007년 4월 5일에 발매되었다. 마리오 카트 시리즈의 다섯 번째 작품이며 닌텐도의 무료 무선 대전 서비스인 닌텐도 와이파이 커넥션을 지원하는 첫 작품이다. 레트로 코스가 처음으로 도입된 게임이다. 대한민국에서는 차태현, 박수홍이 광고 모델을 하였다.
코스

64 부끄부끄 늪
64 블록 요새
64 음매음매 목장
64 프라페 스노우 랜드
64 초코 마운틴
8자 서킷
닌텐도 DS
똑딱시계 코스
루이지 맨션
마리오 서킷
몬테 타운
무지개 로드
버섯 고개
뽀꾸뽀꾸 비치
썬썬 사막
야자 모래섬
어두컴COME!
와루이지 핀볼
와리오 스타디움
요시알 폭포
케이크 동산
쿠파 성
킬러 해적선
피치 가든
DK 스노우 마운틴
GBA 루이지 서킷
GBA 스카이 가든
GBA 쿠파 성 2
GBA 피치 서킷
GC 루이지 서킷
GC 버섯 브리지
GC 베이비 파크
GC 요시 서킷
GC 토관 광장
SFC 도넛 평야 1
SFC 마리오 서킷 1
SFC 엉금엉금 비치 2
SFC 초코 아일랜드 2
캐릭터

데이지
동키콩
루이지
마리오
와루이지
와르르
와리오
요시
쿠파
키노피오
피치
HVC-012
카트

4륜요람
고추잠자리호
골드맨티스
노블레스
라이트스텝DS
라이트스텝PE
버돌호어쩔
별똥별
불스고
스탠다드DK
스탠다드DS
스탠다드KO
스탠다드KP
스탠다드LI
스탠다드MR
스탠다드PE
스탠다드RB
스탠다드WA
스탠다드WL
스탠다드WR
스탠다드YO
슬릭카
에그원
와르차
와르탱크
와일드라이프
정글카고
진공청소기
쿠쿰버
트라이크
파워플라워
폭군호
허리케인
B대시
HVC-BLS
HVC-LEGS
장애물

굼바
꽃충이
눈사람
뚜
멍멍이
바위손
박쥐
뻐끔플라워
뽀꾸뽀꾸
선인
얼음으샤킹
왕으샤
쪼르뚜
쿵쿵
킬러
킹굼바
킹부끄
킹폭탄
아이템

가시돌이 등껍질
가짜 아이템 박스
대시버섯
바나나
번개
부끄부끄
빨간 등껍질]]
샤인
슈퍼스타
징오징오
초록 등껍질
코인
킬러
폭탄병
황금대시버섯
튀어나와요 동물의 숲

| 튀어나와요 동물의 숲 とびだせ どうぶつの森 |
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개발사: 닌텐도
배급사: 닌텐도
디렉터: 교고쿠 아야 
프로듀서: 에구치 가쓰야 
작곡가: 도타카 가즈미 
시리즈: 동물의 숲
플랫폼: 닌텐도 3DS
출시일:  2012년 11월 8일    2013년 2월 7일    2013년 6월 9일    2013년 6월 14일    2013년 6월 15일
장르: 커뮤니케이션
모드: 싱글 플레이, 멀티 플레이, 로컬 통신 플레이
입력장치: 슬라이드 패드, ABXY 버튼
《튀어나와요 동물의 숲》(일본어: とびだせ どうぶつの森 토비다세 도-부츠노모리[*])은 2012년 일본에서 전세계 최초로 출시 된 닌텐도가 개발한 콘솔게임이다. 닌텐도 3DS 용 게임 소프트이고, 동물의 숲 시리즈의
5번째 작품이자 휴대용 게임기 동물의 숲 시리즈의 2번째 작품이다. 일본에서의 약칭은 토비모리(とびだせ どうぶつの森)이며, 한국에서는 튀동숲이라는 약칭을 쓴다.
개요

닌텐도 DS용 게임 소프트인 《놀러오세요 동물의 숲》보다 그래픽이 크게 향상되었으며, 3D 입체 영상을 지원한다. 로컬 통신, 인터넷 통신, 엇갈림 통신 등 닌텐도 3DS 본체의 다양한 통신 기능을 지원하고 있다.
기존의 고북 촌장이 은퇴해서, 플레이어가 새로운 촌장이 되어 마을을 꾸려나가게 된다.
2016년 11월 2일에 1.4 업데이트로 《튀어나와요 동물의 숲 amiibo+》가 되었다.
서포트 벡터 머신

선형 SVM이 두 자료(흰색 원, 검은색 원)을 직선으로 분리하고 있다.
서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)은 기계 학습의 분야 중 하나로 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델이며, 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용한다. 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만든다. 만들어진 분류 모델은 데이터가 사상된 공간에서 경계로 표현되는데 SVM 알고리즘은 그 중 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾는 알고리즘이다. SVM은 선형 분류와 더불어 비선형 분류에서도 사용될 수 있다. 비선형 분류를 하기 위해서 주어진 데이터를 고차원 특징 공간으로 사상하는 작업이 필요한데, 이를 효율적으로 하기 위해 커널 트릭을 사용하기도 한다.
목표 및 아이디어

데이터를 분류하는 것은 기계학습에 있어서 일반적인 작업이다. 주어진 데이터 점들이 두 개의 클래스 안에 각각 속해 있다고 가정했을 때, 새로운 데이터 점이 두 클래스 중 어느 곳에 속하는지 결정하는 것이 목표이다. 서포트 벡터 머신에서, 데이터 점이  p-차원의 벡터 ( p개의 숫자 리스트)로 주어졌을 때, 이러한 데이터 점을  (p-1)-차원의 초평면으로 분류할 수 있는지를 확인하고 싶은 것이다.
이러한 작업을 선형 분류라고 말한다.
데이터를 분류하는 초평면은 여러 경우가 나올 수 있다. 초평면을 선택하는 타당한 방법 중 하나는 두 클래스 사이에서 가장 큰 분류 또는 마진(margin)을 가지는 초평면을 선택하는 것이다. 그래서 우리는 초평면에서 가장 가까운 각 클래스의 데이터 점들 간의 거리를 최대로 하는 초평면을 선택한다. 만약 그런 초평면이 존재할 경우, 그 초평면을 최대-마진 초평면(영어: maximum-margin hyperplane) 이라 하고 선형 분류기를 최대-마진 분류기(영어: maximum margin classifier)라고 한다.
선형 SVM

주어진 학습용 데이터 집합 D(N 개의 점으로 이루어진 집합)를 다음과 같이 정의해보자.
각  \mathbf {x} _{i}는 p차원의 실수 벡터이고 ,  y_{i}는  \mathbf {x} _{i} 가 어떤 클래스에 속해있는지를 나타내는 값으로 1 혹은 -1의 값을 가진다.
위의 학습용 데이터 집합이  y_{i}값에 따라 선형적으로 분리될 수 있을 때, 데이터 집합을 분리하는 것을 초평면이라 하며 다음의 조건을 만족하는 점 X의 집합으로 나타낼 수 있다.
\cdot  은 내적 연산자이고,  {\mathbf {w} }은 초평면의 법선 벡터(normal vector)이다.
주어진 초평면의 서포트 벡터( {\mathbf {X} }+,  {\mathbf {X} }-)는 다음과 같이 정의된다.
주어진 초평면과 같은 법선벡터를 가지면서  {\mathbf {X} }+를 지나는 초평면은
으로 나타낼 수 있고 비슷한 방식으로  {\mathbf {X} }-를 지나는 초평면은
이와 같이 나타낸다.
초평면의 마진은 각 서포트 벡터를 지나는 초평면 사이의 거리를 의미한다.
기하학적으로 두 초평면 사이의 거리 즉, 마진을 구하면  {\tfrac {2}{\|\mathbf {w} \|}}라는 것을 알 수 있으며 서포트벡터머신은 마진을 최대로 만드는 알고리즘이다.
서포트벡터를 지나는 초평면 사이엔 데이터 포인트가 존재하지 않아야 하므로 다음과 같은 식이 성립한다.
위 두 식은 아래와 같은 식으로 나타낼 수 있다.
초평면의 조건을 따르며 마진의 최댓값을 구하고자 하는 서포트 벡터 머신 문제는 다음과 같은 최적화 문제로 표현할 수 있다.
선형 SVM > 원 형식

위에서 설명한 최적화 문제는  \mathbf {w} 의 노름인  \|\mathbf {w} \|이 제곱근을 포함하고 있기 때문에 풀기 어렵다. 위의 최적화 문제에서  \|\mathbf {w} \|를  {\tfrac {1}{2}}\|\mathbf {w} \|^{2}로 치환하여도 최적화 문제를 만족시키는 해  \mathbf {w} ,  b는 변하지 않는다. 또한  {\tfrac {1}{2}}\|\mathbf {w} \|^{2}로 치환을 하게 되면 위의 문제는 2차 계획법(영어: quadratic programming 쿼드라틱 프로그래밍[*]) 최적화 문제가 된다. 치환된 최적화 문제는 아래와 같이 나타낼 수 있다.
라그랑주 승수법을 이용하면 위의 문제를 다음과 같은 안장점(영어: saddle point)을 찾는 문제로 나타낼 수 있다.
안장점을 찾는 과정에서  y_{i}(\mathbf {w} \cdot \mathbf {x_{i}} -b)-1>0으로 분류될 수 있는 모든 점들은 그에 대응하는  \alpha _{i}가 0으로 지정되기 때문에 영향을 미치지 않는다.
이제 이 문제는 정규 2차 계획법 기법으로 해결할 수 있다. 정적 Karush-Kuhn-Tucker 조건에 따르면, 문제의 해는 훈련 벡터(영어: training vector)의 선형 조합으로 표현될 수 있다.
적은 수의  \alpha _{i}만이 0보다 큰 값을 가지고, 그에 대응하는  \mathbf {x_{i}} 들은  y_{i}(\mathbf {w} \cdot \mathbf {x_{i}} -b)=1를 만족하는 정확한 서포트 벡터이다. 이 식을 통해 다음과 같이 오프셋 (컴퓨터 과학)  b에 대한 정의를 유도할 수 있다.
b는  y_{i}와  x_{i}에 의존하므로 각각의 데이터 포인트마다 값이 다르다. 표본 분포의 평균은 모평균(population mean)에 대해 불편 추정량이므로 다음과 같이 모든 서포트 벡터  N_{SV}에 대해서 평균을 취하는 것이 좋다.
선형 SVM > 쌍대 형식

분류 규칙을 비제약 쌍대 형식으로 나타내면, 최대 마진 초평면과 분류 작업이 오직 마진 위에 놓여있는 서포트 벡터들로부터만 영향을 받는다는 것을 알 수 있다.  \|\mathbf {w} \|^{2}=\mathbf {w} ^{T}\cdot \mathbf {w} 에서  \mathbf {w} =\sum _{i=1}^{n}{\alpha _{i}y_{i}\mathbf {x_{i}} }로 치환하면 SVM의 쌍대 형식이 다음과 같은 최적화 문제로 바뀐다.
여기서  \sum _{i=1}^{n}\alpha _{i}y_{i}=0는  b를 최소화하는 과정에서 생기는 제약이다.
커널은  k(\mathbf {x} _{i},\mathbf {x} _{j})=\mathbf {x} _{i}\cdot \mathbf {x} _{j}로 정의된다.
\mathbf {w} 는  \alpha  항에 의해서 계산될 수 있다:
선형 SVM > 편향된 초평면과 비편향된 초평면

필요에 의해서 초평면이 좌표계의 원점을 지나야하는 경우가 존재한다. 이때 원점을 지나는 초평면을 비편향된 초평면이라 말하며, 그렇지 않은 초평면은 편향된 초평면이라 말한다. 원 형식에선  b=0의 조건을 줌으로써 비편향된 초평면을 구할 수 있고, 이에 대응되는 쌍대 형식은 위에서 제시된 쌍대 형식에서  \sum _{i=1}^{n}\alpha _{i}y_{i}=0의 조건을 풀어줌으로써 구할 수 있다.
소프트 마진

1995년에 Corinna Cortes와 Vladimir N. Vapnik은 잘못 분류된 자료들을 허용하는 변형된 최대 마진 분류기 아이디어를 제안했다. 만약 “네” 또는 “아니오”라는 결과를 내야하는 자료들을 분할하는 초평면이 존재하지 않는다고 하자. 그러면 소프트 마진 방법은 여전히 가장 가까이 위치해 있는 제대로 분리되는 자료들의 거리를 최대화하면서, 주어진 자료들을 가능한 한 제대로 분리하는 초평면을 찾을 것이다. 이 방법은 음수가 아닌 느슨한 변수(영어: slack variable)  \xi _{i}를 이용하는데, 이 변수는 자료  x_{i}가 잘못 분류된 정도를 나타낸다.
그러면 목적함수는 0이 아닌  \xi _{i}에 대해 페널티를 부과하는 함수에 의해서 증가된다. 그에 따른 최적화는 마진을 크게 하는 것과 에러에 대한 페널티를 작게 하는 것의 균형을 맞추는 것이 된다. 만약 페널티를 부과하는 함수가 선형이라면, 최적화 문제는 다음과 같이 된다.
다변수 적응 회귀 스플라인(영어: Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)에서와 같이 경첩 함수(영어: hinge function) 표기법을 이용하면, 이 최적화 문제는 다음과 같이 쓰일 수 있다.
(2)에서의 제약조건은 목적함수에서  \|\mathbf {w} \|를 최소화하는 것과 함께 라그랑주 승수법을 이용하여 위에서와 마찬가지로 해결될 수 있다. 그러면 다음의 문제를 해결해야 한다.
소프트 마진 > 듀얼 형식

선형 페널티 함수의 핵심 장점은 상수 C가 오직 라그랑주 승수법의 추가적인 제약조건에 등장함으로써, 듀얼 문제에서는 느슨한 변수가 사라진다는 점이다. 위의 공식화와 이것의 실제상황에서 미치는 큰 영향에 대해서 Cortes와 Vapnik은 2008년에 ACM Paris Kanellakis Award를 수상하였다. 비선형 페널티 함수들도 특히 분류기에서 이상치(영어: outliers)의 효과를 줄이는데 사용되고 있다. 그러나 이를 사용하는데 주의를 기울이지 않는다면 문제는 볼록하지 않게(영어: non-convex) 되고, 그러면 이는 전역해(영어: global solution)를 찾는데 상당히 어려운 문제가 된다.
비선형 분류

최적의 초평면을 구하는 알고리즘의 시초는 1963년도 vapnik이 제안한 선형 분류였다.
하지만 1992년에 Bernhard E. Boser, Isabelle M. Guyon and Vladimir N. Vapnik 이 최대 마진 초평면 문제에 커널 트릭을 적용해서 비선형 분류를 제안하였다. 비선형 분류 알고리즘은 기존의 선형 분류 알고리즘과 형태상으로 비슷하지만 내적 연산이 비선형 커널 함수로 대체된다. 이를 통해 변환된 특징 공간 (feature space)의 최대 마진 초평면 문제 해결을 할 수 있었다. 여기서 말하는 변환은 비선형 변환이거나 차원을 높이는 변환이 될 수 있다. 즉, 분류기는 고차원 특징 공간에서 선형 초평면이지만 기존 차원 공간 상에선 비선형 초평면이 된다. 만약 가우시안 방사 기저함수 (Gaussian radial basis function)를 커널 함수를 적용한다면 특징 공간은 무한 차원의 힐버트 공간(Hilbert space)이 된다.
최대 마진 분류는 많은 연구를 통해 조정되어왔다. 또한 고차원 공간을 이용한 분류는 기존 공간에서의 잘못된 분류 결과를 내지는 않을 것이라고 생각되어왔다. 하지만 고차원 공간에서의 분류는 기존 공간에서의 분류 일반화의 오차를 상승시킨다는 것이 증명되었고 그 상승 폭에 대한 임계 값이 있다는 것 역시 알려져 있다.
다음과 같은 일반적인 커널들이 있다.
동차다항식(영어: Homogeneous polynomial):  k(\mathbf {x_{i}} ,\mathbf {x_{j}} )=(\mathbf {x_{i}} \cdot \mathbf {x_{j}} )^{d}
다항식 커널(영어: Polynomial kernel)(Inhomogeneous):  k(\mathbf {x_{i}} ,\mathbf {x_{j}} )=(\mathbf {x_{i}} \cdot \mathbf {x_{j}} +1)^{d}
가우시안 방사 기저 함수(영어: Gaussian radial basis function):  k(\mathbf {x_{i}} ,\mathbf {x_{j}} )=\exp(-\gamma \|\mathbf {x_{i}} -\mathbf {x_{j}} \|^{2})  {\text{for}}  \gamma >0. 때때로  \gamma =1/{2\sigma ^{2}}으로도 나타낸다.
쌍곡탄젠트(영어: Hyperbolic tangent):  k(\mathbf {x_{i}} ,\mathbf {x_{j}} )=\tanh(\kappa \mathbf {x_{i}} \cdot \mathbf {x_{j}} +c),  {\text{for some (not every)}}  \kappa >0  {\text{and}}  c<0
커널은 변환  \varphi (\mathbf {x_{i}} )와 다음과 같이 연관되어 있다.  k(\mathbf {x_{i}} ,\mathbf {x_{j}} )=\varphi (\mathbf {x_{i}} )\cdot \varphi (\mathbf {x_{j}} ).
w의 값 또한 변환된 공간에 다음과 같이 존재한다.  \textstyle \mathbf {w} =\sum _{i}\alpha _{i}y_{i}\varphi (\mathbf {x} _{i}).
분류를 위해서 w와 내적을 구할 때는 다음과 같은 커널 트릭을 이용해 계산할 수 있다.  \textstyle \mathbf {w} \cdot \varphi (\mathbf {x} )=\sum _{i}\alpha _{i}y_{i}k(\mathbf {x} _{i},\mathbf {x} ).
하지만, 일반적인 경우에  \mathbf {w} \cdot \varphi (\mathbf {x} )=k(\mathbf {w'} ,\mathbf {x} )를 만족하는 w'는 존재하지 않는다.
적용

SVM은 다음과 같은 현실 세계의 문제들을 해결하는데 사용된다:
SVM은 텍스트와 하이퍼텍스트를 분류하는데 있어서, 학습 데이터를 상당히 줄일 수 있게 해준다.
이미지를 분류하는 작업에서 SVM을 사용할 수 있다. SVM이 기존의 쿼리 개량 구조보다 상당히 높은 검색 정확도를 보인 것에 대한 실험 결과가 있다.
SVM은 분류된 화합물에서 단백질을 90%까지 구분하는 의학 분야에 유용하게 사용된다.
SVM을 통해서 손글씨의 특징을 인지할 수 있다.
서포트 벡터 머신 라이브러리

여러 프로그래밍 언어에 지원되는 서포트 벡터 머신 라이브러리 목록
서포트 벡터 머신 라이브러리 > C/C++

SVM light ( https://web.archive.org/web/20150419060655/http://svmlight.joachims.org/ )
mySVM ( https://web.archive.org/web/20150429131420/http://www-ai.cs.uni-dortmund.de/SOFTWARE/MYSVM/index.html )
LIBSVM. ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ )
GPDT ( https://web.archive.org/web/20150419053847/http://dm.unife.it/gpdt/ )
서포트 벡터 머신 라이브러리 > Python

scikit-learn ( https://web.archive.org/web/20150418093915/http://scikit-learn.org/stable/index.html )
PyML ( https://web.archive.org/web/20150509071918/http://pyml.sourceforge.net/ )
LIBSVM ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ )
서포트 벡터 머신 라이브러리 > Java

LIBSVM ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ )
서포트 벡터 머신 라이브러리 > MATLAB

LIBSVM ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ )
Matlab SVM Toolbox ( https://web.archive.org/web/20150421234040/http://www.isis.ecs.soton.ac.uk/resources/svminfo/ )
Spider ( https://web.archive.org/web/20150416073847/http://people.kyb.tuebingen.mpg.de/spider/ )
LS-SVMlab ( https://web.archive.org/web/20150513103825/http://www.esat.kuleuven.be/sista/lssvmlab/ )
SVM Tools ( https://web.archive.org/web/20150309055649/http://research.cs.wisc.edu/dmi/svm/ )
서포트 벡터 머신 라이브러리 > R

e1071( https://web.archive.org/web/20180714040902/http://cran.r-project.org/web/packages/e1071/e1071.pdf )
같이 보기

예측 분석
순차적 최소 최적화
H3은 두 클래스의 점들을 제대로 분류하고 있지 않다. H1과 H2는 두 클래스의 점들을 분류하는데, H2가 H1보다 더 큰 마진을 갖고 분류하는 것을 확인할 수 있다.
소프트 마진 서포트 벡터 머신의 결과에 대한 예시
커널 함수를 이용해서 구한 초평면
반고개역

비슷한 이름의 당고개역에 관해서는 해당 문서를 참고하십시오.
| 반고개 (대구대학교 대구캠퍼스) |
| --- | --- |
 승강장 (승·하차 화살표 바닥 교체 전)
ko
개괄
관할 기관 : 대구교통공사
소재지 : 대구광역시 달서구 달구벌대로 지하1900
좌표 : 북위 35° 51′ 45″ 동경 128° 34′ 25″﻿ / ﻿북위 35.862461°  동경 128.573537° ﻿ / 35.862461; 128.573537
개업일 : 2005년 10월 18일
역 번호 : 228
승강장수 : 1면 2선(섬식)
거리표
● 대구 도시철도 2호선
문양 기점 14.2 km
   ← 227 내당  (0.8 km)  229 청라언덕 → (0.9 km)
     
반고개역(Bangogae station, 반고개驛)은 대한민국 대구광역시 달서구 반고개네거리에 있는 대구 도시철도 2호선의 전철역이자 관리역이다.
특징

반고개네거리에 역이 있으며, 역 인근에 반고개 무침회 골목(반고개 구길)과 서대구시장이 있다. 이 역과 청라언덕역 사이 영남대역 방향의 단선 터널에 LED를 이용한 터널 광고 시스템(TAS)이 설치되었으나, 현재는 운영하지 않는다.(문양 방면으로는 설치되지 않음) 출구는 서대구시장 건너편과 크리스탈호텔 앞, 새길시장·서문시장뒷길 인근에만 설치되어 있고 반고개 오르막길 성서 방향에는 출구가 없다. 약 1.45km 떨어진 곳에 서부시장이 있으며, 이 역의 1번 출구 인근 새길시장 버스정류장에서 간선 618번 버스로 환승하면 접근할 수 있다.
출구는 시내 방향에만 설치되어 있고, 두류동과 내당동, 남산동에 걸쳐 있다. 부역명은 열린큰병원으로, 인근에 열린큰병원이 있다. 2022년 10월 계약만료로 삭제되었다.
역 구조

1면 2선의 분홍색 기둥의 섬식 승강장이 있는 지하 역이다. 스크린도어가 설치되어 있다.
역사

2005년 10월 18일 : 대구 도시철도 2호선 개통과 함께 영업 개시
2016년 8월 27일 : 스크린도어 설치
역사 > 승강장

| 0 | 1 | 2 |
| --- | --- | --- |
| 상행 | ● 대구 도시철도 2호선 | 두류·용산·문양 방면 |
| 하행 | ● 대구 도시철도 2호선 | 반월당·범어·영남대 방면 |
승강장에서 반대 방향 열차로 탑승할 수 있다.
역명 유래

그리 높지 않은 고개라는 설과 밤나무가 많아서 밤고개였던 것이 변형되었다는 설이 있다.
역 주변

대구은행 내당동지점
서대구농협
새길시장
보람병원
열린큰병원
두류1·2동 주민센터
서대구시장
대구내당초등학교
구남보건고등학교·구남중학교
한독병원
내당네거리 (구. 구남여상 네거리)
대구중부소방서
농협공판장
크리스탈호텔
남산그린타운
농협 내당지점
내당2·3동 주민센터
서문시장
내당2치안센터
동서타운
대신동광명맨션
협화맨션
천주교 대구대교구 내당성당
비산네거리방면
승차량 변동

한때 비산동과 원대동 쪽으로 가는 수요도 있어서 이용률이 꽤 있었으나, 대구 도시철도 3호선 원대역이 개통하고 난 후 비산동, 원대동 수요가 원대역 쪽으로 분산되어 이용률이 줄어들었다.
| 노선 | 승차 인원> 2005년 | 승차 인원> 2006년 | 승차 인원> 2007년 | 승차 인원> 2008년 | 승차 인원> 2009년 | 승차 인원> 2010년 | 승차 인원> 2011년 | 승차 인원> 2012년 | 승차 인원> 2013년 | 승차 인원> 2014년 | 승차 인원> 2015년 | 승차 인원> 2016년 | 승차 인원> 2017년 | 주석 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2호선 | 3,113 | 4,375 | 4,548 | 4,637 | 4,776 | 4,769 | 4,765 | 4,779 | 4,910 | 4,840 | 4,633 | 4,593 |  |  |
인접한 역

| 대구 도시철도 2호선 |
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| 227 내당 문양 방면 | ● 대구 도시철도 2호선 | 229 청라언덕 영남대 방면 |
금융정책위원회

금융정책위원회(金融政策委員會, 영어: Monetary Policy Committee, MPC)는 잉글랜드 은행에 설치되어 있는 위원회이다. 영국의 정책 금리 등을 결정하기 위한 회합이 매월 열린다. 애덤 포즌이 이곳 위원이었다.
같이 보기

연방공개시장위원회
히든 헤드램프

히든 헤드램프(영어: Hidden headlamps) 또는 팝업 헤드라이트(영어: pop-up headlights)는 자동차 조명의 한 형태이며 사용하지 않을 때 자동차의 헤드 램프를 숨기는 램프이다.
일본차 최후의 팝업라이트를 장착한 마쓰다 RX-7
히든 또는 팝업 헤드 라이트가 있는 차량 목록 > 생산차종

F40
테스타로사
AE86
디아블로
쿤타치
미우라
실비아
페어레이디
RX7
944
BMW 8 시리즈
폰티악 GTO
기아/로터스 엘란
같이 보기

주간주행등
나바폴라츠크

시 문장
나바폴라츠크(벨라루스어: Наваполацк, 러시아어: Новополоцк 노보폴로츠크[*], "새 폴라츠크"라는 뜻)는 벨라루스 비쳅스크 주에 위치한 도시로, 인구는 102,335명(2010년 기준)이다.
1958년 대형 정유 시설이 들어서면서 건설되었다. 원래는 정유 시설로 인한 오염을 막기 위해 폴라츠크에서 멀리 떨어져 있는 곳으로 선정되었지만 많은 노동자들이 주택과 병원, 학교 등의 시설을 세우면서 도시가 형성되었다.
같이 보기

FC 나프탄 나바폴라츠크
바나나라마

| 바나나라마 Bananarama  |
| --- | --- |

기본 정보
국가:  영국
장르: 팝, 댄스 팝, Hi-NRG, 뉴 웨이브, 유로댄스
활동 시기: 1979년 ~ 현재
구성원
케런 우드워드 세라 댈린
이전 구성원
재키 오설리번 시본 파히
바나나라마(Bananarama)는 잉글랜드의 걸 그룹이다.
멤버

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 현재 멤버 케런 우드워드 (1980년-현재)  세라 댈린 (1980-현재):  과거 멤버 재키 오설리번 (1980–1988년, 2017-2018년)  시본 파히 (1988-1991년)
같이 보기

걸 그룹
아크로폴리스 박물관

아크로폴리스 박물관(그리스어: Μουσείο Ακρόπολης)는 그리스 아테네의 박물관으로, 아크로폴리스의 발굴 현장에서 출토된 문화재를 중심으로 소장 · 전시하고 있는 고고학 박물관이다. 현재 아크로폴리스 박물관은 새로 지어진 것이므로, 구분을 위해 뉴 아크로폴리스 박물관 (New Acropolis Museum)이라고도 불린다.
같이 보기

엘긴 대리석 조각군
직선형 전동기

직선형 전동기는 그것의 고정자와 "풀린" 회전자가 있는 전동기이다. 그러나, 직선형 전동기가 반드시 직선일 필요는 없다. 특징적으로, 직선형 전동기의 활성 섹션은 끝이 있지만, 더 일반적인 전동기는 연속 파복으로 배열된다.
가장 일반적인 작동 모드는 로렌츠형 작동기이다. ({\vec {F}}=I{\vec {L}}\times {\vec {B}}).
유형 > 동기 전동기

이러한 설계에서, 자기장의 이동 속도는 회전자의 운동을 추적하는데 일반적으로 제어된다. 비용상의 이유로 회전자가 종종 영구 자석 또는 연철을 포함하므로, 동기식 직선형 전동기는 거의 정류자를 사용하지 않는다. 예는 자기 부상 코일 건 일부 시스템에서 사용되는 전동기 뿐만 아니라 다른 많은 직선형 전동기를 포함한다.
유형 > 유도 전동기

이 부분의 본문은 직선형 유도 전동기입니다.
이 설계에서, 힘은 필드 도체에 작용하는 직선형 이동 자계가 생성한다. 이 자계에 놓여있는 파복, 코일 또는 단순히 판금 조각인 모든 도체는 렌츠의 법칙에 따라 대향 자기장을 생성하는 와전류를 유도한다. 2개의 대향 자계는 서로 맞서서 자기장이 금속을 통해 휩쓸때 움직임을 생성한다.
같이 보기

리니어 액추에이터
직선형 유도 전동기
자기부상열차
보나벤투라 카발리에리

| 보나벤투라 프란체스코 카발리에리 Bonaventura Francesco Cavalieri |
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출생: 1598년 밀라노
사망: 1647년 11월 30일
성별: 남성
국적: 이탈리아
경력: 볼로냐 대학 수학 교수
직업: 수학자
밀라노에 있는 카발리에리의 상
보나벤투라 프란체스코 카발리에리(Bonaventura Francesco Cavalieri, 1598년 ~ 1647년 11월 30일)는 이탈리아의 수학자이다.
카발리에리는 1598년 밀라노에서 태어났다. 그는 갈릴레이의 제자로서 귀족 출신이며, 수도사가 된 뒤 수학을 공부하였고 1629년 볼로냐 대학의 수학 교수가 되었다. 그 때는 뉴턴과 라이프니츠에 의한 미적분학이 아직 정립되지 않았던 시기였다. 그가 1621년에서 1635년 사이에 저술한 Geometria indivisibilibus continuorum nova quadam ratione promota→불가분량을 사용한 새로운 방법으로 연속체를 설명한 기하학은 수학사에 큰 획을 그은 그의 최대 공적이다. 이 책에서 불가분량의 방법을 창시하였고, 이 방법이 지금 알려져 있는 카발리에리의 원리이다. 근대 미적분이 정립되기 이전에 이 원리는 매우 혁명적이었으며, 근 · 현대 미적분학이 발전되는데 큰 기여를 하기도 했다.
1647년에 49세의 나이로 사망했다.
같이 보기

에반젤리스타 토리첼리
트리플 J

보이 밴드에 대해서는 유니언 J 문서를 참고하십시오.

트리플 J(Triple J)는 오스트레일리아의 라디오 방송국이다.
같이 보기

BBC 라디오 1
시카고 상품 거래소

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시카고 상품 거래소
형태: 선물 거래소
창립: 1848년 4월 3일
산업 분야: 금융업
본사 소재지:  미국 시카고
모기업: CME 그룹
웹사이트: www.cbot.com 
시카고 상품 거래소 상품 거래 현장
시카고 상품 거래소(Chicago Board of Trade: CBOT)는 1848년에 미국의 시카고에 설립된 농부와 상인을 연결시켜주기 위한 기관이다. 설립 당시의 주요 업무는 거래되는 곡물의 수량과 품질을 표준화하는 것이었는데, 이후 선물의 거래가 가능하게 하는 형태의 계약이 개발되었고 투자자들은 농산물 그 자체보다 농산물 인도 계약의 권리를 사고 파는 것에 주목하게 되었다.
같이 보기

뉴욕상업거래소
K-최근접 이웃 알고리즘

패턴 인식에서 k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다.
두 경우 모두 입력이 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성되어 있다. 출력은 k-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다르다.
k-NN 분류에서 출력은 소속된 항목이다. 객체는 k개의 최근접 이웃 사이에서 가장 공통적인 항목에 할당되는 객체로 과반수 의결에 의해 분류된다(k는 양의 정수이며 통상적으로 작은 수). 만약 k = 1 이라면 객체는 단순히 하나의 최근접 이웃의 항목에 할당된다.
k-NN 회귀에서 출력은 객체의 특성 값이다. 이 값은 k개의 최근접 이웃이 가진 값의 평균이다.
k-NN은 함수가 오직 지역적으로 근사하고 모든 계산이 분류될 때까지 연기되는 인스턴스 기반 학습 또는 게으른 학습의 일종이다. k-NN 알고리즘은 가장 간단한 기계 학습 알고리즘에 속한다.
분류와 회귀 모두 더 가까운 이웃일수록 더 먼 이웃보다 평균에 더 많이 기여하도록 이웃의 기여에 가중치를 주는 것이 유용할 수 있다. 예를 들어, 가장 흔한 가중치 스키마는 d가 이웃까지의 거리일 때 각각의 이웃에게 1/d의 가중치를 주는 것이다.
이웃은 항목(k-NN 분류의 경우)이나 객체 특성 값(k-NN 회귀의 경우)이 알려진 객체의 집합으로부터 구해진다. 이것은 명시적인 훈련 과정이 필요하지는 않지만, 알고리즘을 위한 훈련 집합이라고 생각될 수 있다.
k-NN 알고리즘의 단점은 데이터의 지역 구조에 민감하다는 것이다. 이 알고리즘은 유명한 기계 학습 기법, k-평균과 아무 관련이 없으므로 혼동하지 않아야 한다.
알고리즘

훈련 데이터는 각각이 항목 분류명을 갖는 다차원 특징 공간에서의 벡터이다. 알고리즘의 훈련 단계는 오직 훈련 표본의 특징 벡터와 항목 분류명을 저장하는 것이다.
분류 단계에서 k는 사용자 정의 상수이고 분류명이 붙지 않은 벡터(질의 또는 검증점)는 k개의 훈련 표본 사이에서 가장 빈번한 분류명을 할당함으로써 분류된다.
연속 변수에서 가장 흔하게 사용되는 거리 척도는 유클리드 거리이다. 문자 분류와 같은 이산 변수의 경우 중첩 거리(또는 해밍 거리)와 같은 다른 척도가 사용될 수 있다. 예를 들어 유전자 표현 미세 배열 데이터의 경우, k-NN은 피어슨과 스피어만 같은 상관 계수를 사용해 왔다. 종종 거리 척도가 큰 여백 최근접 이웃이나 이웃 성분 분석과 같은 특별한 알고리즘으로 학습된다면 k-NN의 분류의 정확성을 상당히 향상시킬 수 있다.
“과반수 의결”에 따른 분류의 단점은 항목 분포가 편향될 때 나타난다. 다시 말해서, 더 빈번한 항목의 데이터가 새로운 데이터의 예측을 지배하는 경향이 있다. 왜냐하면, 더 빈번한 항목의 데이터가 다수를 이루어서 k개의 최근접 이웃의 대부분이 되는 경향이 있기 때문이다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 검증점과 k개의 최근접 이웃 각각의 거리를 고려하여 분류에 가중치를 주는 것이다. 각각 k개의 최근접 점의 항목(회귀 문제의 경우 값)에 그 점에서 검증점까지의 거리에 반비례하는 가중치를 곱한다. 편향을 해결하는 또 다른 방법은 데이터 표현을 추상화하는 것이다. 예를 들어 자기 조직화 지도(SOM)에서 각 노드는 원래의 훈련 데이터 밀도와 상관없이 유사점의 군집 대표(중심)이다. k-NN은 SOM에도 적용될 수 있다.
매개변수 선택

최선의 k값을 선택하는 것은 데이터에 의존적이다. 일반적으로 k 값이 커질수록 분류에서 잡음의 영향이 줄어들지만 항목 간 경계가 불분명해진다. 좋은 k는 다양한 발견적 기법으로 선택될 수 있다(초월매개변수 최적화 참고). 어떤 항목이 가장 가까운 훈련 표본의 항목으로 예측되는 특별한 경우(즉, k = 1 일 때)를 최근접 이웃 알고리즘이라고 부른다.
k-NN 알고리즘의 정확성은 잡음 또는 무관한 특징이 존재하거나 특징 크기가 중요성과 일치하지 않을 경우 상당히 감소한다. 많은 연구가 분류를 개선하기 위해 특징을 선택하거나 크기 조정하는 식으로 노력하고 있다. 특히 유명한 접근법은 특징 크기를 최적화하기 위해 진화형 알고리즘을 사용하는 것이다. 또 다른 유명한 접근법은 훈련 항목과 훈련 데이터의 상호 정보를 이용해 특징의 크기를 정하는 것이다.
이진(2개 항목) 분류 문제에서는 동률의 투표를 피하기 위해 홀수인 k를 선택하는 것이 바람직하다. 이런 환경에서 최적의 k를 경험적으로 선택하는 유명한 한 가지 방법은 부트스트랩 방식이다.
특징

k-NN은 균등한 핵을 가지는 변동 핵 밀도 추정의 특별한 경우이다.

이 알고리즘은 시험 데이터와 모든 저장된 데이터 사이의 거리를 계산하는 방식으로 쉽게 구현할 수 있지만, 다량의 훈련 집합에 대해 많은 계산량을 요구한다. 적절한 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 사용하면 다량의 데이터 집합에 대해서도 k-NN 계산이 가능하도록 할 수 있다. 많은 최근접 이웃 탐색 알고리즘들은 일반적으로 실제로 수행되는 거리 계산 횟수를 줄이는 방법을 찾는 방식으로 제안되어 왔다.
k-NN은 매우 일관성 있는 결과를 도출한다. 이 알고리즘은 데이터의 수가 무한대로 증가할수록 오차율이 베이즈 오차율(주어진 데이터의 분포에서 달성할 수 있는 최소 오차율)의 두 배보다 항상 나쁘지 않음을 보장한다. k-NN은 어떤 k값에 대해 베이즈 오차율에 항상 접근함을 보장한다(여기서 k는 데이터 수에 따라 증가). 근접 그래프를 사용하면 k-NN의 결과를 다양하게 개선할 수 있다.
거리 척도 학습

(지도) 거리 척도 학습을 활용하면 종종 k-최근접 이웃 분류의 성능을 상당히 개선할 수 있다. 유명한 알고리즘으로는 이웃 성분 분석과 큰 여백 근접 이웃이 있다. 지도 거리 척도 학습 알고리즘은 새로운 거리 또는 유사 거리를 학습하기 위해 분류명 정보를 사용한다.
특징 추출

알고리즘의 입력 데이터가 처리하기에 매우 크고 심각하게 불필요한 중복이 있다고 의심이 된다면(예를 들면 동일한 측정값이 피트와 미터 단위로 존재하는 경우), 입력 데이터를 특징들의 축소된 표현 집합(또는 특징 벡터)으로 변환할 수 있다. 입력 데이터를 특징들의 집합으로 변환하는 과정을 특징 추출이라고 한다. 만약 추출된 특징들이 세심하게 선택되었다면, 특징 집합이 전체 입력 데이터를 사용하지 않고 축소된 표현값만을 사용해 원하는 작업을 수행하도록 입력 데이터에서 적절하게 관련 있는 정보를 추출했음을 기대할 수 있다. 특징 추출은 특징 공간으로 변환된 데이터에 k-NN 알고리즘을 적용하기 전에 미가공 데이터에 수행된다.
특징 추출과 차원 축소 전처리 과정을 포함해 k-NN으로 구현된 대표적인 컴퓨터 비전 계산 파이프라인 안면 인식 예시(대부분 OpenCV로 구현됨):
Haar 안면 인식
평균 이동 추적 분석
특징 공간으로의 주성분 분석 또는 Fisher 선형 판별 분석 투영 후 k-NN 분류
차원 축소

고차원의 데이터(예를 들어 10차원을 넘는 경우)에 대해선 차원의 저주를 피하기 위해 보통 k-NN 알고리즘을 사용하기 전에 차원 축소를 수행한다.
k-NN에서 차원의 저주는 기본적으로 유클리드 거리가 고차원에선 도움이 되지 않음을 의미한다. 왜냐하면, 모든 벡터가 탐색 질의 벡터와 대부분 같은 거리를 갖고 있기 때문이다(많은 점들이 대부분 질의 점을 중심으로 하는 원 위에 있다고 생각해 보면, 검색 공간에서 질의 점과 모든 데이터 점 사이의 거리는 대부분 같다).
특징 추출과 차원 축소는 주성분 분석(PCA), 선형 판별 분석(LDA), 또는 정준 상관 분석(CCA) 기술을 전처리 과정으로 사용하면 한 과정으로 합칠 수 있다. 그 후 k-NN을 사용해 축소된 차원 공간에서 군집화를 할 수 있다. 기계 학습에서 이 과정을 저차원 매장이라 부른다.
초고차원의 데이터 집합(예를 들어 실시간 비디오 스트림, DNA 데이터 또는 고차원 시계열)에 대해선 지역 민감 해싱, "무작위 투영", "스케치" 또는 VLDB 툴박스의 다른 고차원 유사도 탐색 기법들을 사용한 빠른 근사 k-NN 탐색을 수행하는 것이 유일하게 실행 가능한 방법일 수 있다.
결정 경계

실제로 최근접 이웃 규칙은 잠재적으로 결정 경계를 계산한다. 결정 경계는 명시적이고 효율적으로 계산될 수 있고, 계산 복잡도가 경계 복잡도의 함수가 되도록 할 수 있다.
데이터 축소

데이터 축소는 대량의 데이터 집합을 다룰 때 가장 중요한 문제 중 하나이다. 보통 정확한 분류를 위해선 데이터 점의 일부만 필요하다. 그 데이터를 프로토타입이라 하고 다음과 같은 방법으로 찾을 수 있다:
어떤 주어진 k에 대해 k-NN이 부정확하게 분류시키고 있는 훈련 데이터인 항목 이상치를 선택한다
남은 데이터를 두 종류의 집합으로 분리한다: (i) 분류 결정으로 사용할 프로토타입과 (ii) 프로토타입을 사용하는 k-NN이 정확하게 분류시킬 수 있는 흡수된 점들. 그 후 훈련 데이터 집합에서 흡수된 점들은 제거할 수 있다.
데이터 축소 > 항목 이상치 선택

다른 항목의 데이터로 둘러싸여 있는 훈련 데이터를 항목 이상치라 한다. 항목 이상치가 발견되는 이유는 다음과 같다:
무작위 오류
해당 항목의 충분하지 않은 훈련 데이터(군집 대신 고립된 데이터가 나타난다)
중요한 특징의 누락 (항목이 우리가 모르는 다른 차원으로 분리된다)
주어진 적은 항목에 대해 어려운 배경을 제공하는 너무 많은 다른 항목의 훈련 데이터(불균형 항목)
k-NN에서 항목 이상치는 잡음을 생성한다. 항목 이상치는 추후 분석 과정에서 발견되고 분리될 수 있다. 주어진 두 자연수 k>r>0에 대해서 어떤 훈련 데이터의 k 최근접 이웃이 r개 이상의 다른 항목을 포함하고 있으면, 그 훈련 데이터를 (k,r)NN 항목 이상치라고 한다.