在Matlab中为KNN选择k

Question

我目前正在使用Matlab的k最近邻分类器（knnclassify）来训练和测试二进制属性。如果没有提供k，则k的默认值参数为1，并且可以选择k的其他值。我已经在线进行了研究并在stackoverflow上进行了研究，但没有任何相关内容可以解决我的问题，即k的最佳用途是什么。是否有内置函数可以告诉我，对于我的特定数据，还是只是猜测并等待看到的精度是什么？任何帮助将不胜感激。

以下是matlab的knnclassify文档的链接：knnclassify

Answer 1

这里有一个典型的模型选择问题。您想要的是选择k，它可以为您提供最低的数据总体错误。较大的k值更好地概括，较小的值可能倾向于过度拟合。

因此，交叉验证是选择此参数的好方法，我找到了this article，这似乎是一种合理的方法。