K最近邻分类算法是否对特征归一化有要求？

K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）分类算法对特征的尺度敏感，因此特征归一化对KNN算法的性能影响非常大。在KNN算法中，样本之间的距离是计算分类的关键，如果特征的尺度差异很大，那么距离计算就会受到影响，从而影响分类结果。

因此，对特征进行归一化是很重要的。常用的归一化方法包括最小-最大归一化（Min-Max Normalization）和标准化（Standardization）。最小-最大归一化将特征的取值范围缩放到[0, 1]或者[-1, 1]之间，而标准化则是将特征的取值缩放成均值为0，标准差为1的分布。

在实际应用中，可以通过交叉验证的方式来比较不同的特征归一化方法对KNN算法性能的影响。通过实验结果来选择最适合的归一化方法。另外，也可以尝试使用特征选择的方法，去除一些对KNN算法分类影响较小的特征，从而减少归一化的计算量。