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. 23 Для больших наборов данных необходимо вычислять расстояния до всех точек обучающей выборки, что требует значительных ресурсов памяти и вычислений. 23
• «Проклятие размерности». 12 Эффективность KNN резко падает в пространствах высокой размерности, где концепция «близости» становится размытой. 2
• Чувствительность к масштабу признаков. 24 Признаки с большими значениями могут доминировать при расчёте расстояний. 2
• Чувствительность к шуму и выбросам. 2 Особенно при малых значениях k. 2
• Проблемы с несбалансированными классами. 4 Алгоритм может быть предвзятым по отношению к классам с большим количеством представителей. 4

Для решения этих проблем можно использовать, например, оптимизацию вычислений, снижение размерности данных, адаптивное определение k и комбинирование KNN с другими алгоритмами. 2