我对k近邻算法并不是很了解，但您的问题让我想到了如何处理混合数据的问题。假设有一组数据包含了连续型变量和离散型变量的混合数据，k近邻算法会首先计算这些数据之间的距离用于分类和回归。对于连续型变量，常用欧氏距离或曼哈顿距离，对于离散型变量，可以采用Hamming距离或编辑距...
提问者：雪落江南在使用k近邻算法时，距离度量方法的选择对算法的结果有着至关重要的影响。如果选择不恰当的距离度量方法，可能会导致算法的准确率降低。因此，我想问一下，在k近邻算法中，如何选择适当的距离度量方法？应该如何根据实际应用场景来选择距离度量方法？是否存在一种通用的距离度量方法...
提问者：Mirage_Fighter在k近邻算法中，距离计算是一个非常重要而基础的步骤。通常情况下，我们可以使用欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等不同的距离计算方法来评估两个向量之间的相似度。以欧几里得距离为例，对于两个n维向量x和y，其距离计算方式可以表示为sqrt[(x1-y1)^2+(x2-y2)^2+ +(xn-yn)^...
提问者：雨中客栈