如果两类数据属性是包含状态，该数据可以用k-nn算法吗

k-NN算法是一种基于距离度量的分类算法，它将数据点分配给离它们最近的k个邻居的多数类别。如果数据属性包含状态，那么它可以使用k-NN算法。

但是，在使用k-NN算法之前，你需要考虑状态属性的度量方式，也就是如何计算两个状态之间的距离。如果状态属性是离散的，你可以使用Hamming距离或Jaccard相似度来计算距离。如果状态属性是连续的，你可以使用欧氏距离或曼哈顿距离来计算距离。

另外，你也需要考虑k值的选择，这是指在分类时用于确定邻居数量的参数。k值的选择可以影响算法的性能，需要进行调整来获得最佳结果。