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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tfml）
• 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）

请注意，这里并未提及其他云计算品牌商，根据要求直接给出了答案内容。