我使用KNN分类算法训练了我的模型，获得了大约97%的准确率。然而，后来我发现我忘了对数据进行归一化处理，于是我对数据进行了归一化并重新训练了模型，现在准确率只有87%。这是什么原因呢？我应该继续使用未归一化的数据，还是切换到归一化版本？

回答：

要回答你的问题，首先需要了解KNN的工作原理。以下是一个简单的图示：

假设问号是我们要分类到红色或蓝色的点。我们假设没有对任何数据进行归一化处理。从图中可以清楚地看到，问号点更靠近红色的点，因此这个点会被判定为红色。假设正确的标签是红色，那么这是一个正确的匹配！

现在讨论一下归一化。归一化是一种将略有不同的数据转换为共同状态的方法（在你的情况下，可以理解为使特征更加相似）。假设在上面的例子中，你归一化了问号点的特征，因此输出y值变小。这会使问号点的位置下降，周围更多的是蓝色点。因此，你的算法会将它标记为蓝色，而这是错误的。哎呀！

现在回答你的问题。很抱歉，没有确定的答案！有时候归一化数据会去除重要的特征差异，从而导致准确率下降。而在其他情况下，归一化有助于消除特征中的噪声，从而避免错误分类。此外，仅仅因为当前数据集的准确率提高了，并不意味着在不同的数据集上也会得到相同的结果。

简而言之，不要简单地将归一化标记为好或坏，而是要考虑你用于分类的特征输入，确定哪些特征对你的模型很重要，并确保这些特征的差异在你的分类模型中被准确反映。祝你好运！