1樓：凱家的梧桐
K值選取過小，容易使得模型變複雜，從而過擬合；
K值選取過大，使得分類結果收到較遠點的影響，從而會讓分類誤差增大；
綜上所述，K值不宜過大也不宜過小，選取最優的K值可以通過K折交叉驗證等方法實現，設定分類準確率的閾值，達到閾值的K值往往分類效果還不錯。
2樓：牛博
k本身沒有特定的取值，但K值對結果影響大（試想一下K=1和K=N的極端情況），但一般情況下，K的取值不宜過大，使用交叉驗證確定，可以選取不同K值下的結構風險做比對，最後挑選最接近期望風險的K值即可。
3樓：nash zhou
除了上述方法外，李巨集毅老師的課程裡還提到了可以使用層次聚類HAC方法，另外以前還了解過乙個Canopy演算法，通過設定距離來確定類別數，這兩個都可以試試。
4樓：Sigma
一般取的K能使誤差收斂即可。至於收斂的具體含義，可以自己根據需要定義。比如loss function小於某乙個值即終止，或是第n次和第n+1次的loss不再有顯著區別的時候終止等。
5樓：Zmax
吳恩達的機器學習課程中，有乙個方法。就是嘗試不同的k直，然後把誤差對應k值的圖畫出來。一般k值越大，平均誤差約小。如果圖有明顯的拐點，那麼這個點對應的k就是乙個比較合適的k值。
具體可以參考吳恩達的課程。
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姚鋼強 首先明確的是如果你還不熟悉任何一門程式語言，看這本書適不適合你的。因為演算法在沒有程式設計能力的前提下就是廢物。所以用你熟悉的語言去寫這些演算法，目的是學習演算法，而不是糾結於語言。 孫立 我當年是用Turbo Pascal練的，我覺得即使今天應該也還是乙個不錯的選擇。依我看用資料結構比較簡...
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V.BOK 也就用過全站儀，在鋼結構工程中測測水平啊，垂直啊距離啊什麼的，全站儀功能很多，用上的卻很少，軟體因為公司沒買所以也沒用 吐槽下，真黑啊，機器30萬，用他們的軟體每年還另收10萬，這是聽說的，這是僅次於萊卡精度為05的日貨 得出資料後基本考高中幾何和初中代數算結果，點多時候也用CAD。在剛...
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日系少女豆瓣醬 現在大一下，老師在講資料結構，有時會涉及演算法。我覺得有些演算法很難懂，但是懂了之後就會覺得很有趣，感覺計算機思維真的有改變我對世界多思考方式啊。題主才剛剛大一下就對於演算法如此感興趣，真的是非常適合電腦科學與技術這個專業了，畢竟興趣才是最好的老師，有了興趣作為驅動力，不僅在學習的過...