K近邻算法不仅适用于欧几里德空间，而且也适用于非欧几里德空间。对于这种情况，需要选择合适的距离或相似度度量来估计样本之间的相似性，如余弦相似度、Jaccard相似度等。当使用KNN算法进行文本或图像分类时，需要将文本或图像数据进行预处理或特征转换，如将文本数据转化为向量表示，将图像数据转化为特征向量等。希望对你有所帮助。
k近邻算法针对非欧几里德空间是否适用？
我想了解一下，k近邻算法是否适用于非欧几里德空间？我正在学习机器学习，但是对于这个问题感到困惑。我知道KNN算法是一种分类算法，它使用距离度量来确定样本之间的相似性。但是，如果数据不是欧几里得空间，例如含有文本或图像数据集，我该如何处理以便使用KNN分类算法呢？是否需要对数据进行预处理或特征转换？希望有经验的老师能指导我一下。谢谢！
提问时间：2023-10-10 12:28:28
编辑时间：2023-10-10 12:28:30
提问者：
Thunderbird_Soul
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4回答时间：2023-10-10 12:28:33
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