简单距离和加权距离在k近邻算法中确实有一些不同。简单距离仅仅是将每个特征的距离加总，而加权距离则在此基础上将每个特征的重要性进行加权处理，也就是说，不同特征的距离对于最终距离的影响并不相同。
在使用k近邻算法时，选择使用哪种方法取决于具体的情况。如果我们更加关注某些特征，那么加权距离可能更合适；如果我们认为所有特征的重要性都相同，那么简单距离可能更加合适。在实际应用中，我们可能需要实验不同的距离度量方式来确定哪种方法更适合我们的具体问题。
k近邻算法中，加权距离和简单距离的表现有何不同？
我正在学习k近邻算法，并且一直没有理解加权距离和简单距离之间的区别。我知道简单距离是将每个特征的距离加总，而加权距离则在这个基础上，将每个特征的重要性进行加权。所以，我现在想问的是，当我们使用这两种距离度量方式时，它们分别如何影响k近邻算法的表现？我们何时更应该使用哪种方法？希望有经验丰富的专家能回答我的疑惑。
提问时间：2023-06-22 08:49:36
编辑时间：2023-06-22 08:49:38
提问者：
Crimson_Sky
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10回答时间：2023-06-22 08:49:41
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