k近邻算法的复杂度是线性的吗？

我想问一下，k近邻算法的复杂度是线性的吗？我了解到KNN是一种基于样本的算法，对于每个测试样本，它都需要扫描整个训练集来寻找k个最相似的样本，计算复杂度可能较高。但是我也听说有一些近似算法或优化方法可以降低计算复杂度，所以希望有经验的人能分享一下。感谢！

提问时间：2023-06-18 04:35:12 编辑时间：2023-06-18 04:35:14 提问者： 独舞天涯
  • City_Lights
    8

    K近邻算法的确需要对于每个测试样本扫描整个训练集来寻找k个最相似的样本，因此在理论上其时间复杂度是O(n)，其中n为训练集的大小。但是，在实际应用中，我们可以采用一些基于数据结构的优化方法，如kd树、球树等，来降低算法的时间复杂度，使其具有更高的效率。基于kd树的KNN算法的时间复杂度约为O(logn)，而基于球树的KNN算法的时间复杂度约为O(n^(1-1/d))，其中d为特征维数。因此，我们可以根据实际应用的需求选择不同的KNN优化算法。

    回答时间：2023-06-18 04:35:17
相关标签

k近邻算法 复杂度 线性