算法复杂度

我正在研究朴素贝叶斯算法，对于分类任务中是否需要进行降维操作有些困惑。我了解到朴素贝叶斯算法本身并不需要进行降维操作，但是如果特征空间很大，会导致算法复杂度增加，影响算法性能。因此，如果特征空间过大或者有大量冗余特征，进行降维操作可以提高算法效率，同时避免过拟合...

在NLP领域中，文本分类是一个重要的任务，但由于高维度的文本数据，会导致算法复杂度高、计算效率低等问题。因此，降维算法被广泛应用于文本分类。其中，常见的降维算法包括：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等。这些算法在文本特征处理方面有不同的优势和适用范围，P...

我对k近邻算法有些困惑。这个算法的性能如何受到复杂度的影响呢？我的理解是，复杂度越高，算法的性能应该越差，但也许并非如此。如果有大佬可以为我解答一下，非常感谢！ ...