K-NN (k-최근접이웃) *안정적이지만 편향된 선형 모델 vs 덜 안정적이지만 덜 편향적인 모델 *어떠한 x든지 이에 가까운 관측치의 이웃을 꽤 많이 찾고 평균을 구할 수 있다. -> 하지만 high dimension에서 이 방식은 통하지 않는다. curse of dimensionality(Bellman, 1961) p차원 유닛의 초입방체내 균일하게 분포된 입력값에 관한 K-NN 모델 가정 $e_{r}$= $r^\frac{1}{p}$ 고차원에서 표집의 다른 중요한 점은 모든 표본 지점들이 표본의 모서리와 가깝다는 것이다. N개의 데이터 지점이 있을 때 원점으로부터 가장 가까운 데이터 지점의 중앙값의 거리를 $d(p,N) = (1 - \frac{1}{2}^(1/N))^(1/p)$ N=500, p=10 d..

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