K-最近邻算法如何处理不平衡数据集？

K-最近邻算法在处理不平衡数据集时，可能会导致分类结果偏向于多数类，而忽略少数类，从而影响分类效果。因此，为了解决这个问题，可以采取以下方法：

过采样

通过增加少数类样本的数量，来平衡训练集的类别分布。过采样的方法包括随机过采样、SMOTE过采样等。

欠采样

通过减少多数类样本的数量，来平衡训练集的类别分布。欠采样的方法包括随机欠采样、Tomek链接欠采样等。

集成方法

通过构建多个分类器，对样本进行不同的采样和处理方法，最后综合多个分类器的结果来得到最终的分类结果。集成方法包括Bagging、Boosting等。

改变决策阈值

将分类器的决策阈值从0.5调整为更适合少数类的值，从而提高少数类的召回率。