找到大于 3 维的最近邻居
Find the nearest neighbour with more than 3 dimension
我有一个包含 2000 个数据和 15 个特征（列）的数据库，我想建立一个推荐系统，向我推荐与我选择的行最相似的行。
例如，我想在我的数据库中找到与第 150 行最相似的行。
你推荐哪种算法来帮助我完成这个项目？
KNN 对这道题有用吗？
这是我的一行数据：
name1 = 121[=10=].4[=10=].5 ... 1
如您所见，我的所有数据集都是数字，名称列除外。
您要找的似乎是 KNN。要实现 multi-dimensional KNN，我建议您查看欧氏距离方程：
Euclidean distance
这决定了一个 'row' 到另一个的距离。然后，您可以使用此等式计算哪些 'k' 行最接近。
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如您所见，我的所有数据集都是数字，名称列除外。
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Euclidean distance
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