k近邻算法在特征选择时的表现如何？

我正在研究k近邻算法的应用，想了解在特征选择时，该算法的表现如何。具体来说，我想知道k近邻算法在特征选择时，是否会过度拟合或者欠拟合问题较严重。另外，算法在不同的特征选择方法下的性能表现如何？是否会出现维数灾难的问题？如果有了解的朋友，希望能够分享一下经验和见解，谢谢！

提问时间：2023-06-19 16:00:17 编辑时间：2023-06-19 16:00:19 提问者： LONE_WOLF
  • Starry_Night
    8

    k近邻算法在特征选择时的表现与所采用的特征选择方法密切相关。通常使用相关系数、信息熵等方法进行特征选择。在特征选择时，如果选取的特征较少或者过多，都有可能导致过度拟合或者欠拟合问题。此外，k近邻算法在高维数据中容易遇到维数灾难问题。因此，在使用k近邻算法进行特征选择时，需要谨慎选择特征，避免过度或者不足的特征选择。

    回答时间：2023-06-19 16:00:23
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