Какие основные проблемы возникают при работе с большими наборами данных в алгоритме KNN?

Некоторые проблемы, которые возникают при работе с большими наборами данных в алгоритме KNN:

• Вычислительная сложность. sky.pro www.easiio.com Для больших наборов данных необходимо вычислять расстояния до всех точек обучающей выборки, что требует значительных ресурсов памяти и вычислений. sky.pro www.easiio.com
• «Проклятие размерности». vk.com sky.pro Эффективность KNN резко падает в пространствах высокой размерности, где концепция «близости» становится размытой. sky.pro
• Чувствительность к масштабу признаков. sky.pro infostart.ru Признаки с большими значениями могут доминировать при расчёте расстояний. sky.pro
• Чувствительность к шуму и выбросам. sky.pro Особенно при малых значениях k. sky.pro
• Проблемы с несбалансированными классами. infostart.ru Алгоритм может быть предвзятым по отношению к классам с большим количеством представителей. infostart.ru

Для решения этих проблем можно использовать, например, оптимизацию вычислений, снижение размерности данных, адаптивное определение k и комбинирование KNN с другими алгоритмами. sky.pro