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摘要：一种基于K最近邻算法的村庄分类模型的构建方法，收集至少30组已知明确分类的村庄数据作为训练与测试样本，处理数据中的缺失值与异常值，对数据进行编码、标准化或归一化处理；使用Python机器学习库中的KNeighborsClassifier函数，构建初始村庄分类模型并进行训练，确定K最紧邻值，选择出现最多次数的分类类别作为分类标签；使用测试集对模型评估验证；部署于实际应用中。在对不同地域、不同时期和不同问题场景下的村庄分类时，能够自动提取出有用的特征并进行分类，更好地处理复杂的、非线性的分类问题，提高分类准确率；能够代替人工分类，大幅度提高分类结果的准确性和客观性；减少对人工特征工程和规则制定的依赖，提高大规模数据的处理效率，降低人力成本。

主权项：1.一种基于K最近邻算法的村庄分类模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集与准备：从临近地区的国土空间总体规划、村庄分类与布局规划及相关规划中收集至少30组已知明确分类的村庄数据作为训练与测试样本，每组村庄均包括城郊融合型、特色保护型、搬迁撤并型、集聚提升型和整治改善型至少5种类型；所述村庄数据包括人口情况、区位条件、村庄建设、土地使用、产业发展、公共服务设施、市政基础设施、限制性条件和优势资源的至少9个特征指标值；S2、训练样本与测试样本数据准备：处理所述数据中的缺失值与异常值，并对数据进行编码、标准化或归一化处理；将处理后的村庄分类数据中的至少20组划分为训练样本，至少10组划分为测试样本；S3、构建初始分类模型并训练：使用Python机器学习库中的KNeighborsClassifier函数，构建基于K最近邻算法的初始村庄分类模型，在初始村庄分类模型中依次输入训练样本中的每组村庄数据，对初始村庄分类模型进行训练，训练过程中通过交叉验证的方法确定K最紧邻值，采用投票法统计与K最紧邻值最近邻中的每个村庄分类类别的出现次数，并选择出现最多次数的分类类别作为分类标签；S4、模型评估与验证：使用测试样本对训练好的模型进行包括准确率、召回率和F1分数指标的评估，并验证模型在新数据上的泛化能力；S5、模型部署与应用：将验证后的模型部署于实际应用中，用于对新的未知村庄进行分类预测。

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