KNN算法

k近鄰算法(k-nearest-neighbor)，對於一個樣本，在一個特徵空間中的k個最相似的樣本中的大多數都屬於一個類別，則該樣本也屬於該類別。KNN不僅適應於分類，還適應於迴歸，通過找出一個樣本的k個最近鄰居，將這些鄰居的屬性的平均值賦給該樣本，作爲預測值。 兩個樣本之間的距離通過歐式距離來計算。 舉例： 在計算兩個樣本之間的距離時，特徵有什麼影響？需要對數據做些什麼？ 直接對兩個原始數據的

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