数据挖掘学习札记之KNN算法（三）
1. 如何确定近邻数k的值？
答：可通过实验确定。从k=1开始，使用检验集估计分类器的错误率。每次k增加1，选取产生最小错误率的值。
2. 在特征空间的维数和训练数据大时，如何对训练数据进行快速k近邻搜索？
答：可使用特殊的结构存储训练数据，以减少距离计算次数，如kd树方法 。
继续阅读：
1. 从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法，如题所示，很全。
2. k-d tree算法的研究，专论kd树，有例子和代码。
