基于Z-score标准化欧氏距离加权投票的k-NN算法

资 源 简 介

基于Z-score标准化欧氏距离加权投票的k-NN算法

详 情 说 明

基于Z-score标准化欧氏距离加权投票的k-NN算法是一种改进的k近邻分类方法。该算法通过三个关键技术点提升传统k-NN的性能表现。

在数据预处理阶段，算法采用Z-score标准化处理特征值。这种方法将各维度的特征数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，有效消除了不同特征量纲和数值范围差异带来的影响。

距离度量采用欧氏距离公式计算样本间的相似度。相比曼哈顿距离等其他度量方式，欧氏距离在连续特征空间中能更准确地反映样本的实际远近关系。经过标准化处理后的数据使得欧氏距离的计算结果更具可比性。

最核心的改进在于加权投票机制。不同于传统k-NN简单的多数表决，该算法根据测试样本与各近邻的距离远近分配不同的投票权重。距离越近的邻居拥有更大的决策话语权，这种软投票方式能更好地利用距离信息，提高分类精度。

这三个技术环节的有机结合，使得算法在面对不同尺度特征时具有更好的鲁棒性，同时通过加权投票机制提升了决策的精细程度。实际应用中，这种改进的k-NN算法特别适合处理各特征量纲差异较大的分类问题。