在机器学习中,k最近邻(k-Nearest Neighbors,kNN)是一种简单而有效的分类算法。它通过比较待分类样本与训练样本之间的距离,并将其分配给距离最近的k个训练样本中所占比例最高的类别。
尽管kNN算法非常直观和易于理解,但在处理大规模数据集时,性能可能会受到影响。然而,当训练样本和测试样本数量很大时,sklearn的kNN分类器仍然能够运行得很快,原因如下:
总结起来,sklearn的kNN分类器在处理大规模数据集时运行得快,是因为它采用了基于树的算法实现、矢量化计算和优化的算法实现等多种技术手段。这些技术手段可以显著提高算法的执行效率,使得处理大规模数据集时的性能得到保证。
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