В чем заключается основной недостаток алгоритма KNN при работе с большими данными?

Основной недостаток алгоритма K-ближайших соседей (KNN) при работе с большими данными — высокие вычислительные затраты. 14

Это связано с тем, что алгоритму необходимо вычислить расстояние между новым экземпляром и всеми экземплярами в обучающих данных, чтобы найти ближайших соседей. 1

Кроме того, некоторые другие недостатки KNN при работе с большими данными:

• Чувствительность к нерелевантным функциям. 1 Они могут увеличить расстояние между экземплярами и привести к неправильным прогнозам. 1
• Переменное качество результатов. 1 Оно зависит от значения K и распределения данных. 1 Найти оптимальное значение K и оценить производительность KNN на основе данных может быть непросто. 1
• Интенсивное использование памяти. 1 KNN хранит все экземпляры обучающих данных в памяти, что может быть проблематичным для больших наборов данных и ограничивать масштабируемость алгоритма. 1