KNN算法分类数据集KNNClassificationDataset-razzaswal
数据来源：互联网公开数据
标签：KNN, 分类, 机器学习, 数据集, 特征工程, 模型训练, 数据分析, 算法
数据概述：
该数据集包含用于KNN（K近邻）算法的结构化数据，记录了多个样本的特征值及其对应的类别标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用机器学习数据集。
数据维度：数据集包含10个特征（XVPM, GWYH, TRAT, TLLZ, IGGA, HYKR, EDFS, GUUB, MGJM, JHZC）以及一个目标变量“TARGET CLASS”，用于指示样本的类别（0或1）。
数据格式：CSV格式，文件名为KNN_Data.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于未知，但已进行结构化处理，适合用于KNN算法的演示和实验。
该数据集适合用于机器学习中的分类算法研究和实践，特别是KNN算法的原理理解和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如KNN算法的性能评估、参数调优等。
行业应用：可以用于演示和测试各种分类模型，为算法工程师和数据科学家提供实践素材。
决策支持：支持对KNN算法的理解和应用，帮助用户掌握分类模型的构建和评估方法。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解KNN算法，并进行模型训练和预测。
此数据集特别适合用于探索KNN算法在不同特征组合下的分类效果，帮助用户掌握模型评估和优化方法。
