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KNN算法在训练阶段做什么？

KNN算法（K-Nearest Neighbors）是一种基本的机器学习算法，用于分类和回归任务。在训练阶段，KNN算法主要进行以下步骤：

数据准备：收集并准备训练数据集，包括特征数据和相应的标签或目标变量。
特征标准化：对特征数据进行标准化处理，以确保各个特征之间的差异性不会导致算法偏向某些特征。
距离计算：根据选定的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算训练数据集中每个样本与待分类样本之间的距离。
K值选择：确定K值，即决定在预测阶段考虑多少个最近邻样本。
邻居选择：根据距离计算结果，选择距离待分类样本最近的K个样本作为其邻居。
类别决策：对于分类任务，通过投票或加权投票的方式，根据邻居的标签或目标变量确定待分类样本的类别。对于回归任务，通常将邻居的目标变量取平均值作为待分类样本的预测值。

KNN算法在训练阶段主要是对训练数据进行预处理和距离计算，以便在预测阶段能够根据邻居样本的信息进行分类或回归预测。

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相关搜索:当我们将.fit()方法应用于Scikit中的kNN模型时会发生什么-了解kNN是否没有训练阶段？在KNN算法中使用马氏距离的问题如何提高Knn算法在人脸识别中的实时性为什么在caffe的训练阶段会有准确性输出？在训练阶段中未捕获DialogFlow正则表达式实体如何创建一个仅在评估阶段生效的keras层(并且在训练阶段是透明的)？我在使用逻辑回归算法训练数据时收到警告在Python中保存训练好的多输入分类算法在训练阶段我的CNN验证准确性和损失函数的奇怪行为为什么KNN算法在Word2Vec上比在TF-IDF向量表示上表现得更好？在训练阶段我在tensorflow中使用batch =5，为什么我不能在tensorflowjs中只使用batch =1测试？在一个闪亮的应用程序中使用选中元素来训练机器学习算法为什么在我的训练样本和测试样本数量很大的情况下，sklearn的kNN分类器运行得这么快在使用python的ML的knn算法中出现错误"ValueError:找到样本数量不一致的输入变量：[35,311]“

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