(1分)【单选题】KNN算法中K值的选取（ ）。
A: 选择较大的值
B: 没有一个固定的经验
C: 选择较小的值
D: 根据固定经验进行选择
A: 选择较大的值
B: 没有一个固定的经验
C: 选择较小的值
D: 根据固定经验进行选择
举一反三
- 关于KNN中K值选择的说法不正确的是： A: 在应用中，k值一般取一个比较小的数值.通常采用交叉验证法来选取最优的k值. B: 如果选择较大的k值，可以减少学习的估计误差。 C: 如果选择较小的k值, “学习”的近似误差会减小 D: 选择较大的k值，模型变得更复杂
- 有关KNN算法，说法正确的是？ A: K的选择对分类结果影响很小 B: 计算距离只能采用欧氏距离 C: KNN算法的计算复杂度较低 D: KNN算法中的K通常选择较小的值
- 关于KNN算法的描述，不正确的是( )。 A: 可以用于分类 B: 可以用于回归 C: 距离度量的方式通常用曼哈顿距离 D: K值的选择一般选择一个较小的值
- 关于KNN算法的描述,不正确的是( )。 A: 可以用于分类 B: 可以用于回归 C: 距离度量的方式通常用曼哈顿距离 D: K值的选择一般选择一个较小的值
- KNN算法，如何选取参数k值？