隨著資料集規模增大，k最近鄰演算法效率降低，對整體模型效能有影響。因此，它主要應用於簡單推薦系統、模式識別、資料探勘等領域。
就像其他演算法一樣，k最近鄰演算法也有優缺點。開發者需根據專案和應用場景選擇。
1、易於實作：鑑於演算法的簡單性和準確性，它是新資料科學家將學習的首批分類器之一。
2、輕鬆適應：演算法會根據新訓練樣本進行調整，適應任何新數據，因為訓練數據都儲存在記憶體中。
3、很少的超參數：k最近鄰演算法只需要ak值和距離度量，與其他機器學習演算法相比，這是很低的。
k最近鄰演算法相較於其他演算法，需要更多的記憶體和資料存儲，因此擴展性較差。
這個演算法從成本角度來看非常昂貴，因為它需要更多的記憶體和儲存空間，增加了業務開支，並且計算時間可能會更長。
2、存在維數詛咒：k最近鄰演算法往往會存在維數詛咒，這意味著它在高維度資料輸入時表現不佳。
k最近鄰演算法容易過度擬合，原因是維度詛咒。特徵選擇和降維技術可以減輕過度擬合，但k值會影響模型行為。
較低的k值可能會過度擬合數據，而較高k值往往會平滑預測值，甚至可能會欠擬合。
以上是k最近鄰演算法的優劣勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
