K近鄰算法中常見的問題
第一個問題就是k值的選取問題？
怎麽快速找到k個鄰居，尤其是在特征空間維數大及訓練數據容量大時尤其必要。
(1)k值的問題：當k值很小的時候，就相當於在較小的領域中訓練實例進行預測，學習的近似誤差會減小，只有與輸入實例較近的訓練實例才會對預測結果起作用（反過來想，離的越近，肯定越相似，離得越遠，相似度就差很大）。但缺點是學習的估計誤差會增大，預測結果會對近鄰的實例點非常敏感，如果近鄰的實例點恰巧是噪聲，預測就會出錯。（有噪聲，就比較復雜），模型越復雜，越容易發生過擬合
如果選擇較大，就相當於用較大領域中的訓練實例進行預測。其優點是可以減少學習的估計誤差
k越大，這時與輸入實例較遠的訓練實例也會對 （可以降低噪聲）就意味著整體模型變得簡單
一般來說k值是通過交差驗證法來獲得的。一般取k值小於sqrt(n)
(2)如何快速的搜索K個鄰居？
KD樹是一種很好的辦法
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