2024《K近邻算法在数据模型应用中的研究》6600字.docVIP

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2024-05-29 发布于湖北
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2024《K近邻算法在数据模型应用中的研究》6600字.doc

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本文主要对K近邻算法在数据模型应用中的研究进行了初步研究，并且通过实例介绍了如何利用KNN分类算法对虚拟设备中断数据进行数据预热，以及如何通过KNN分类算法建立模型，对虚拟设备断开数据进行分类学习最后，作者还探讨了KNN分类算法的优缺点，并通过实验与分析对性能进行了比较摘要通过对数据模型应用中的研究，本文首先介绍了KNN分类算法的基本原理，包括数据预热方法归一化处理以及交叉验证等然后，我们研究了KNN分类算法对不同类型的故障数据的预测分类准确率，以及在不同种类的数据上进行分类学习

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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