k近鄰演算法中k值得選擇
如果選擇較小的K值，就相當於用較小的鄰域中的訓練例項進行預測，“學習”的近似誤差會減小，只有輸入例項較近的訓練例項才會對預測結果起作用。但缺點是“學習”的估計誤差會增大，預測結果會對近鄰例項點非常敏感。如果鄰近的例項點恰巧是噪聲，預測就會出錯。換句話說，k值得減小就意味著整體模型非常複雜，容易發生過擬合
如果選擇較大的k值，就相當於用較大鄰域中的訓練例項進行預測，其實有點是減少學習的估計誤差，但缺點是學習的近似誤差會增大。這時與輸入例項較遠的訓練例項也會起預測作用，使預測發生錯誤，k值得增大就意味著整體的模型變得簡單
如果K=N，那麼無論輸入例項是什麼，都將簡單的預測它屬於訓練例項中最多達到類。這時，模型過於簡單，完全忽略訓練中的大量有用資訊，是不可取的
在應用中，k值一般取一個比較小的數值，通常採用交叉驗證法來選擇最優k值
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