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在本节中,我们将探讨一种称为 k 最近邻法(通常缩写为 KNN)的监督数据挖掘技术。 KNN 方法已广泛应用于消费者信用评级评估、贷款申请评估、欺诈检测和医疗诊断等领域。它是最简单但最常用的数据挖掘技术之一,用于在响应变量是分类变量时进行分类,以及在响应变量是数值变量时进行预测。此外,传统的 KNN 算法要求预测变量是数值变量;因此,可能需要执行数据转换以将分类预测变量转换为数值。有关转换分类数据的讨论,请参阅本文第 2.5 节。

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在本节中,我们将探讨一种称为 k 最近邻法(通常缩写为 KNN)的监督数据挖掘技术。 KNN 方法已广泛应用于消费者信用评级评估、贷款申请评估、欺诈检测和医疗诊断等领域。它是最简单但最常用的数据挖掘技术之一,用于在响应变量是分类变量时进行分类,以及在响应变量是数值变量时进行预测。此外,传统的 KNN 算法要求预测变量是数值变量;因此,可能需要执行数据转换以将分类预测变量转换为数值。有关转换分类数据的讨论,请参阅本文第 2.5 节。

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Solution

这段文字主要介绍了一种名为k最近邻法(KNN)的监督数据挖掘技术。KNN方法在多个领域都有广泛的应用,包括消费者信用评级评估、贷款申请评估、欺诈检测和医疗诊断等。这种方法是最简单但最常用的数据挖掘技术之一,可以用于分类和预测。在响应变量是分类变量时进行分类,而在响应变量是数值变量时进行预测。然而,传统的KNN算法要求预测变量是数值变量,因此可能需要进行数据转换,将分类预测变量转换为数值。关于如何转换分类数据的讨论,可以参考本文的第2.5节。

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