2024《K近邻算法在数据模型应用中的研究》6600字.doc

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K近邻算法在数据模型应用中的研究

摘要

本文主要初步研究KNN分类算法在数据模型应用的中的研究。本次实验主要学习K近邻算法原理，模型调优，交叉验证，模型评估。具体研究内容和研究结果如下：

1.针对从分布式系统收集来的虚拟设备中断数据，进行一系列行之有效的数据预热方法，对字符型特征值进行独热编码，发现数据之间由于单位的不同，其数据差异非常巨大，随后对特征值进行归一化处理，最终得到模型可以直接使用的数据。

2.学习KNN算法基本原理并使用Sklearn中的KNN算法建立模型，使用收集到的数据集对模型进行监督学习，针对模型进行调优，采用K折交叉验证来测试模型的泛型能力，采取ROC