Почему метод k-ближайших соседей чувствителен к дисбалансу классов?

Метод k-ближайших соседей (KNN) чувствителен к дисбалансу классов в обучающих данных, потому что склонен к смещению решения в сторону доминирующего класса. loginom.ru

Это происходит из-за того, что относящиеся к доминирующему классу объекты чаще попадают в число ближайших соседей. loginom.ru

Особенно проблема проявляется, когда некоторые классы встречаются редко в основном наборе данных. stats.stackexchange.com

Для решения этой проблемы используют, например, взвешивание примеров в зависимости от их удалённости от классифицируемого объекта. loginom.ru