Разбираем, почему kNN относит точку к классу: слагаемые расстояния хранят ответ

Классический алгоритм kNN относит объект к ближайшему классу, но остаётся неясным: за счёт каких признаков это произошло? Возможно, решающим оказался один параметр, а все остальные лишь шум. Или, наоборот, вклад распределён равномерно. Чтобы это выяснить, не нужно усложнять модель — достаточно до суммирования сохранить каждое слагаемое, из которого состоит расстояние.

Такой подход позволяет интерпретировать результат: увидеть, какая координата (или их комбинация) «перетянула» объект в конкретный класс. Это особенно полезно в стилометрии, где признаки — часто неявные стилистические характеристики текста, и понимание их веса критично для анализа.