我想为数据集中的每个 N 项计算前20个相似项。 每个项目都使用 M 维度的特征表示。因此，数据大小为 N_items X M_features 。
当我没有指定n_neighbors（默认值为5）时，kneighbors函数需要很多时间。
但是当我指定n_neighbors = N_items时，它几乎可以立即得出结果。
即。 NN_object = NearestNeighbors()需要花费大量时间才能找到kneighbors，但NN_object = NearestNeighbors(n_neighbors=N_items)会很快得出结果。
任何人都可以解释幕后发生的事情吗？
PS：N_items在我的情况下 ~50K 而M_features ~10K 。