Какие существуют способы оптимизации производительности метода kNN при работе с большими объемами данных?

Несколько способов оптимизации производительности метода K-ближайших соседей (KNN) при работе с большими объёмами данных:

• Использование оптимизированных структур данных, например деревьев, чтобы улучшить точность вычислений. bigdataschool.ru
• Предварительное вычисление расстояний. bigdataschool.ru Это позволяет сократить время выполнения программы. bigdataschool.ru
• Распараллеливание вычислений. www.geeksforgeeks.org Можно распределить рабочую нагрузку между несколькими процессорами, графическими процессорами или машинами. www.geeksforgeeks.org Некоторые методы распараллеливания: многоядерная обработка, ускорение на графическом процессоре, распределённые вычисления. www.geeksforgeeks.org
• Выбор наилучшей метрики расстояния, релевантной вычисляемому типу данных. bigdataschool.ru
• Настройка гиперпараметров алгоритма, в частности, оптимального значения K. bigdataschool.ru www.programmingr.com Если количество соседей для алгоритма KNN слишком велико, может случиться переобучение модели и рост вычислительных затрат. bigdataschool.ru Если количество соседей слишком мало, точность алгоритма будет слишком мала из-за зашумления данных. bigdataschool.ru
• Кэширование промежуточных результатов. bigdataschool.ru Это позволяет повторно использовать их в сложных вычислениях, сокращая время пересчёта расстояний между точками данных. bigdataschool.ru
• Масштабирование признаков. infostart.ru www.programmingr.com Это особенно важно, если признаки имеют разные диапазоны значений. infostart.ru Можно использовать нормализацию (приведение значений к диапазону от 0 до 1) или стандартизацию (приведение к среднему значению 0 и стандартному отклонению 1). infostart.ru www.programmingr.com
• Выбор подмножества признаков. infostart.ru Если их много, можно проанализировать их вклад в классификацию и удалить те признаки, которые не влияют на результаты или вносят мало информации. infostart.ru
• Уменьшение размерности данных. infostart.ru Можно использовать методы, такие как метод главных компонент (PCA), чтобы сократить количество вычислений. infostart.ru