Подбор коэффициента k в математических моделях важен, потому что неправильный выбор может привести к переоснащению модели. 1

Например, в алгоритме K ближайших соседей (KNN) значение K представляет количество ближайших соседей, которые необходимо учитывать при классификации точки данных. 1 Малые значения K могут сделать модель очень чувствительной к шуму и привести к искажению обучающих данных. 1 Основное внимание будет уделено ближайшим соседям, которые не всегда могут представлять глобальное распределение. 1 Большие значения K могут привести к сглаживанию границы принятия решения моделью, что приведёт к недостаточной подгонке. 1 Классификатор становится менее чувствительным к локальным закономерностям и в большей степени зависит от общего распределения данных. 1

Также правильный подбор коэффициента k важен, например, в алгоритме k-средних, где он определяет количество кластеров, в которые группируются похожие элементы. 3