本文总结了KNN算法的实践过程，包括数据预处理（归一化、随机化）、选择最优K值的k折交叉验证方法，以及在实际应用中遇到的数据降维、加权投票法和避免过拟合的思考。通过离差标准化处理数据量为500、维度为30的分类问题，实验展示了KNN算法的工作原理和预测流程。
问题简述：我有一组数据，数据量是五百多，维度是30，分类有两种，要使用knn算法对数据进行预测。
一、伪代码
（1）整个过程的伪代码
Begin：
Input: 数据集datasets， k值数组；
Do：
对datasets进行归一化，并将其按照7:3的比例划分成训练集和测试集
利用训练集的数据，根据k折交叉验证，获取最优k值
确定k值后使用knn算法对测试集的数据进行预测
Output： 测试集中各个数据所属的类别。
End
（2）knn算法伪代码
Begin：
Input: 数据集a，待测数据b，k
Do：
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