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. 1
• Предварительное вычисление расстояний. 1 Это позволяет сократить время выполнения программы. 1
• Распараллеливание вычислений. 2 Можно распределить рабочую нагрузку между несколькими процессорами, графическими процессорами или машинами. 2 Некоторые методы распараллеливания: многоядерная обработка, ускорение на графическом процессоре, распределённые вычисления. 2
• Выбор наилучшей метрики расстояния, релевантной вычисляемому типу данных. 1
• Настройка гиперпараметров алгоритма, в частности, оптимального значения K. 14 Если количество соседей для алгоритма KNN слишком велико, может случиться переобучение модели и рост вычислительных затрат. 1 Если количество соседей слишком мало, точность алгоритма будет слишком мала из-за зашумления данных. 1
• Кэширование промежуточных результатов. 1 Это позволяет повторно использовать их в сложных вычислениях, сокращая время пересчёта расстояний между точками данных. 1
• Масштабирование признаков. 34 Это особенно важно, если признаки имеют разные диапазоны значений. 3 Можно использовать нормализацию (приведение значений к диапазону от 0 до 1) или стандартизацию (приведение к среднему значению 0 и стандартному отклонению 1). 34
• Выбор подмножества признаков. 3 Если их много, можно проанализировать их вклад в классификацию и удалить те признаки, которые не влияют на результаты или вносят мало информации. 3
• Уменьшение размерности данных. 3 Можно использовать методы, такие как метод главных компонент (PCA), чтобы сократить количество вычислений. 3