近年来，机器学习在社会科学领域的实证研究中的应用越来越广泛，无论在深度和广度上都已经形成了一定规模。KNN算法作为一种较为简便但效果拔群的方法，不仅可以作为主要研究方法进行经管等社科领域的研究，而且可以作为实证研究的一部分去构建一些有新意的指标，因此理解包括KNN在内的一些基本机器学习方法将会成为日后社会科学领域研究的必要需求，掌握一些机器学习方法对社科学者拓展研究思路具有重要意义。通过对知网以及Web of Science70余篇论文，粗略总结了KNN算法在社科领域的一些研究应用：
[1]申晴,张连增.一种新的银行信用风险识别方法：SVM-KNN组合模型[J].金融监管研究,2020(07): 23-37.DOI:10.13490/j.cnki.frr.2020.07.002.[2]冯晓阳. 基于SVM-KNN的商业银行信用风险模型研究[D].天津大学,2008.[3]陈冠宇. 基于kNN-Smote-LSTM的信用卡欺诈风险检测网络模型[D].浙江工商大学,2018.[4] Ban, T., Zhang, R., Pang, S., Sarrafzadeh, A., Inoue, D. (2013). Referential kNN Regression for Financial Time Series Forecasting. In: Lee, M., Hirose, A., Hou, ZG., Kil, R.M. (eds) Neural Information Processing. ICONIP 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol 8226. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-42054-2_75[5] P. Soucy and G. W. Mineau, "A simple KNN algorithm for text categorization," Proceedings 2001 IEEE International Conference on Data Mining, 2001, pp. 647-648, doi: 10.1109/ICDM.2001.989592. 有任何感兴趣的小伙伴们 可以扫码购买课程另：会员购买可返现50
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