Нормализация данных перед KNN может не повышать точность, если она устраняет важные различия в объектах. 2 Это приводит к снижению точности. 2

Также использование нормализованных векторов объектов может выбрать другой набор из k соседей, чем тот, который был выбран при использовании ненормализованных объектов, что также влияет на точность. 2

Кроме того, если в данных есть выбросы, нормализация может сжать остальные значения, потому что учитывает экстремальные. 5

Чтобы повысить точность, рекомендуется проверить её на другом наборе данных, отличном от того, на котором было проведено обучение. 2

В целом нормализация полезна, если у данных разные масштабы, что может мешать работе модели. 5 Она важна для алгоритмов, чувствительных к масштабу признаков, таких как KNN. 5