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“近朱者赤，近墨者黑”——从训练数据集中找出和待预测样本最接近的K个样本，然后
投票决定待预测样本的分类；如果是回归问题，则求出K个样本的平均值作为待预测样本最
终的预测值
如果样本的多个特征值差别很大，或者样本特征的量纲不一致，导致样本间距离被某些
特征所主导，就应该考虑样本特征标准化的问题
1. 关于KNN算法，下列说法正确的是:
A KNN只能解决分类问题
B KNN只能解决回归问题
C KNN解决分类时，找出待预测样本最接近的K个样本，然后投票决定待预测样本的分类
D 以上说法均不正确
2. 关于z-score特征标准化，下列说法正确的是:
A 使用sklearn中的StandardScaler完成z-score特征标准化
B z-score特征标准化只要减去原特征数据的均值即可
C 如果样本特征的量纲不一致，不需要使用特征标准化
D 以上说法均不正确
1=>C 2=>A
