在使用k近邻算法时，我们需要为算法选择一个符合实际情况的k值。如果k值过小，算法极易受到噪声数据的干扰，导致分类错误；如果k值过大，算法准确率会降低，同时也会影响效率。因此，如何选择合适的k值非常关键。请问有哪些方法可以帮助我们确定合适的k值？例如，交叉验证可行吗？或...