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利用支持向量机算法对葡萄酒数据集进行分类，涵盖线性与非线性模型，并探讨高斯核、多项式核等不同核函数的应用。通过在高维空间中构建最优超平面，实现对不同类别葡萄酒的有效区分。

本内容介绍了knn算法在不同数据集上的分类应用，包括数据集预处理和对breast_cancer数据集的处理。knn算法基于实例之间的相似性进行预测，具体工作原理是计算测试样本与每个训练样本的距离，并选择距离最近的k个训练样本进行投票或取平均值，以确定测试样本的标签。虽然knn算法在简单分类和回归问题