k近邻算法在处理连续性数据时的表现可以很好。建议您在选择距离度量时，使用基于连续变量的距离度量方法，例如欧氏距离或曼哈顿距离。您可以参考一些机器学习领域的经典书籍，如《机器学习实战》或《统计学习方法》。同时，您可以考虑将连续变量进行离散化处理，使其适用于k近邻算法的分类。
k近邻算法在处理连续性数据时的表现如何？
我想了解k近邻算法在处理连续性数据时的表现情况。我正在实现一个数据挖掘项目，其中有连续性数据需要进行分类。我知道k近邻算法适用于分类问题，但不确定它是否适用于连续性数据。在实现过程中，我发现算法似乎不能很好地处理连续性数据。因此，我希望了解更多关于k近邻算法在处理连续性数据方面的表现情况，以更好地选择算法并优化结果。请问有什么建议或教程可以提供给我吗？
提问时间：2023-06-29 06:33:25
编辑时间：2023-06-29 06:33:27
提问者：
空城旧梦
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6回答时间：2023-06-29 06:33:31
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