❶ k近邻算法特征值非数字
k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类。
优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和分类型。原理：首先，我们必须得有一份含有分类标签的数据集，为训练数据集。比如我们要预测用户是否会流失，那么分类标签就是流失和未流失。然后有一份新的数据集，这份数据集并没有分类标签，k-近邻算法就会将新的数据集和训练数据集进行比较，从训练数据集中选出与新数据集每个数据最相近的K个数据，查看这K个数据所属标签哪类最多，比如流失，就把新数据集中的那个数据分类为流失。怎么判断是否相近呢？K-近邻是计算不同数据的距离。k-近邻算法的原理伪代码。
对未知类别属性的数据集中的每个数据点依次执行以下操作：(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离。(2)按照距离递增次序排序。(3)选出与当前距离最近的K个点。(4)统计出K个点所属类别的频率。(5)返回K个点出现频率最高的的类别作为当前点的预测类别