大工《数据挖掘》大作业：KNN算法详解与实战

大工《数据挖掘》课程的大作业是一份重要的实践性任务，旨在帮助学生深入理解和应用数据挖掘的基本理论和方法。该作业主要围绕Knn算法展开，这是数据挖掘领域的一种基础但强大的算法，用于分类和回归问题。 第一大题是关于个人学习体会和项目理解的论述。学生需分享他们在实际操作Knn算法时遇到的困难，例如处理非数值型特征的转换、如何有效地计算距离、数据标准化等问题。这不仅是对算法本身的理解，也是对人工智能、机器学习和数据预处理技术的实战检验。通过这一部分，学生可以阐述他们对数据挖掘概念的理解，比如它是如何从大量数据中提取有价值的信息，以及在实际场景中的应用场景，如商务管理、股市分析等。 第二大题则是具体要求实现Knn算法。题目要求撰写一份Word文档，内容包括Knn算法的详细介绍，解释算法的工作原理，即通过计算新数据与训练数据的距离，根据邻近程度进行分类或回归预测。步骤详细到如何选择距离计算方法（如欧氏距离或曼哈顿距离）、如何确定k值、如何处理非数值特征的量化、样本特征的归一化等关键点。此外，还要求学生展示如何用Python实现Knn算法，并提供一个实际的预测示例。 通过完成这份大作业，学生不仅能够掌握Knn算法的实施技巧，还会提升编程能力，加深对数据挖掘工具的理解，为未来在大数据时代的数据分析和决策支持奠定坚实的基础。同时，作业也锻炼了他们的文档写作能力，要求他们清晰地表述复杂的算法概念和操作流程。