Метод k-ближайших соседей (KNN) может давать неточные результаты в следующих случаях:

• При небольших значениях k. 1 Это увеличивает влияние шумов на результаты классификации: небольшие изменения в данных приводят к большим изменениям в результатах. 1
• Если значение параметра k слишком велико. 1 В процессе классификации принимает участие много объектов, относящихся к разным классам. 1 Такая классификация оказывается слишком грубой и плохо отражает локальные особенности набора данных. 1
• При дисбалансе классов в обучающих данных. 1 Алгоритм склонен смещать решение в сторону доминирующего класса, поскольку относящиеся к нему объекты чаще попадают в число ближайших соседей. 1
• В высокоразмерных пространствах. 5 Из-за так называемого «проклятия размерности» метод становится менее эффективным. 5

Чтобы улучшить результаты классификации, перед использованием метода KNN рекомендуется нормализовать обучающие данные. 1