关于KNN算法的一些.......

KNN算法 1.优点： 简单 2.缺点： - 利用率不高，费时 - 高度数据相关，边界数据影响很大 - 结果不具备解释性 - 维度灾难----->降维 3. 可以用于分类 4. 也可以用于回归 机器学习过程 把数据分为测试数据和训练数据 对测试数据集进行归一化、测试数据集进行归一化 进行训练，判断准确度· 可以通过网格搜索来获得最好的超参数，提高准确度

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