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在我的教科书的摘录中，它说在运行此算法时减小 K 的值实际上会增加复杂性，因为它必须运行更多的“平滑”。
谁能给我解释一下？
我的理解是，在 1NN 中，您为它提供训练集。您在测试集上进行测试。假设您的测试集中有一个点。它在训练集中找到最接近它的一个点并返回它的值。
这肯定比在 3NN 中找到 3 个最近的点，将它们的值相加并除以三复杂吗？
我误解或忽略了什么？
最佳答案
当我读到那个公理时，我也有过同样的怀疑； 更高 值的参数降低 复杂性起初似乎有点违反直觉。
为了对此有一个直觉，让我们比较一个 1-最近邻训练模型和一个 N>>1-最近邻模型。让我们使用一个简化的二维图(双特征数据集)和二元分类(每个“点”都有一个类或标签，A 或 B)。
对于 1-最近邻模型，训练集的每个示例可能是预测 A 或 B 类的区域的中心，其大多数邻居是预测 A 类或 B 类的区域的中心其他类。你的情节可能看起来像世界上那些深深交织在一起的地区(巴尔干或中东)的种族、语言或宗教 map :复杂形状和交替颜色的小块，没有明显的逻辑，因此“高度复杂”。
如果增加 k，则预测每个类别的区域将更加“平滑”，因为它是决定任何点类别的 k-最近邻的大多数。因此，这些区域的数量会更少，面积会更大，形状可能会更简单，就像世界上同一地区的国家边界政治 map 一样。因此“复杂性较低”。
(直觉和来源 from this course .)
关于algorithm - 为什么减少 K 近邻中的 K 会增加复杂性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/23767820/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！