KNN分類算法補充
KNN補充：
1、K值設定為多大？
k太小，分類結果易受噪聲點影響；k太大，近鄰中又可能包含太多的其它類別的點。
（對距離加權，可以降低k值設定的影響）
k值通常是采用交叉檢驗來確定（以k=1為基準）
經驗規則：k一般低於訓練樣本數的平方根
2、類別如何判定最合適？
加權投票法更恰當一些。而具體如何加權，需要根據具體的業務和數據特性來探索
3、如何選擇合適的距離衡量？
高維度對距離衡量的影響：眾所周知當變量數越多，歐式距離的區分能力就越差。
變量值域對距離的影響：值域越大的變量常常會在距離計算中占據主導作用，因此應先對變量進行標準化。
4、訓練樣本是否要一視同仁？
在訓練集中，有些樣本可能是更值得依賴的。
也可以說是樣本數據質量的問題
可以給不同的樣本施加不同的權重，加強依賴樣本的權重，降低不可信賴樣本的影響。
5、性能問題？
KNN是一種懶惰算法，平時不好好學習，考試（對測試樣本分類）時才臨陣磨槍（臨時去找k個近鄰）。
懶惰的後果：構造模型很簡單，但在對測試樣本分類的系統開銷大，因為要掃描全部訓練樣本並計算距離。
已經有一些方法提高計算的效率，例如壓縮訓練樣本量等。
KNN分類算法補充
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