针对样本分布不平衡的情况，k近邻算法可以进行以下调整：
- 改变K值：当数据集类别分布不平衡时，可以通过调整k值来平衡算法分类的偏向。比如，将k值设置得比较小，使得距离分类点比较近的样本点也能够被考虑进来；
- 对样本进行加权：可以对样本进行加权以考虑到样本类别的不平衡性；
- 进行欠采样或过采样：对样本数量较多的类别进行欠采样，对数量较少的类别进行过采样，以平衡各个类别之间的样本数量差异；
- 使用变种算法：比如SMOTE算法等，可以生成一些新的样本点以平衡类别分布。
k近邻算法在样本分布不平衡的情况下如何进行调整？
我在应用k近邻算法时，面对样本分布不平衡的情况，发现算法的准确度大幅下降。请问有哪些方法可以调整k近邻算法应对这种情况？从是否调整阈值、对类别不平衡的理解到特殊的抽样方法等方面，都希望能听到各位老师的建议。非常感谢！
提问时间：2023-05-21 22:21:14
编辑时间：2023-05-21 22:21:16
提问者：
Cosmic_Creature
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6回答时间：2023-05-21 22:21:20
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