k近邻算法 (k-NN)

k-NN 算法是一种简单的机器学习方法，它通过寻找与新数据点最接近的 k 个训练数据点进行预测。

工作原理:

  1. 将每个数据点表示为一个多维空间中的坐标，每个维度对应一个特征。
  2. 计算新数据点与所有训练数据点之间的距离。
  3. 选择距离新数据点最近的 k 个训练数据点。
  4. 根据这 k 个“近邻”的标签进行预测，例如，通过多数投票来确定新数据点的类别。

特征缩放:

由于不同特征的取值范围可能差异很大，这可能导致某些特征在距离计算中占据主导地位。为了解决这个问题，可以使用特征缩放技术，例如标准化，将特征值转换为均值为 0，方差为 1 的数据，确保每个特征在模型中具有相似的影响力。

总结:

k-NN 算法易于理解和实现，但其性能受特征数量和数据规模的影响。特征缩放可以提高 k-NN 算法的准确性和效率。