对于KNN中的k值

Question

我知道通常，如果k = 1，那么该对象只被分配给该单个最近邻居的类。但是我发现了一个问题，说一个点可以是它自己的邻居，并且它要求我找到一个k来最小化训练误差。所以我想知道在这种情况下，k可以是1吗？

Answer 1

使用 k -NN评估训练错误时，您将使用训练集本身对训练集中的每个实例进行分类。

如果一个点可以是它自己的邻居，那么使用k = 1将产生完美的性能，因为它总是预测每个点的点自己的标签。所以，是的，使用k = 1肯定会最大限度地减少训练错误。