Le classifieur dépendant des unités de mesure

(a) En (g, cm), les valeurs de masses (de l'ordre de $100$) écrasent les valeurs de diamètres (de l'ordre de $2$). La distance euclidienne est dominée par la masse. Le voisin le plus proche sera déterminé uniquement par sa proximité en masse, et le fruit sera classé en pomme. (b) En convertissant les diamètres en millimètres, les valeurs de diamètre sont multipliées par 10 ($25\text{mm}$). L'écart de diamètre pèse désormais plus lourd dans le calcul de la distance : la pomme $(120,60)$ reste la plus proche ($d^2=2825$ contre $3625$ pour la fraise $(20,30)$), mais de peu, et un point voisin basculerait en fraise. (c) Cette dépendance vis-à-vis des unités de mesure est un défaut de conception. La normalisation Min-Max ramène chaque attribut sur l'échelle neutre $[0,1]$. La distance euclidienne attribue alors le même poids à chaque dimension, assurant que les prédictions sont stables et indépendantes des unités choisies.