Почему метод K-ближайших соседей считается простым и понятным алгоритмом машинного обучения?

Метод K-ближайших соседей (KNN) считается простым и понятным алгоритмом машинного обучения по нескольким причинам:

• Отсутствие обучения модели. sky.pro KNN не строит явную модель во время обучения, а сохраняет все обучающие данные и использует их непосредственно для классификации новых объектов. sky.pro Это экономит время и ресурсы. sky.pro
• Простота реализации. bigdataschool.ru Для работы алгоритма нужны только два параметра: значение K и мера расстояния, например, евклидова или манхэттенская. bigdataschool.ru
• Интуитивная основа. shakhbanov.org В основе KNN лежит идея, что похожие объекты находятся рядом. shakhbanov.org Если измерить, насколько близки объекты, то можно использовать эту информацию для принятия решений. shakhbanov.org
• Универсальность. proglib.io KNN можно использовать для обоих типов задач: классификации и регрессии. proglib.io