K-nearest neighbors: differenze tra le versioni

La scelta di ''k'' dipende dalle caratteristiche dei dati. Generalmente all'aumentare di k si riduce il [[rumore]] che compromette la classificazione, ma il criterio di scelta per la classe diventa più labile. La scelta può esser presa attraverso tecniche di [[euristica]] come ad esempio la [[cross-validation]].