KNN 算法测试速度慢的原因分析

KNN（k-最近邻）算法的测试速度较慢，主要原因如下：

需要计算距离：KNN 算法需要计算测试样本与训练样本之间的距离，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离等，这会增加计算的时间复杂度。
需要比较所有训练样本：在进行分类预测时，KNN 算法需要将测试样本与所有训练样本进行比较，找出最近的 K 个邻居。这会增加计算的时间复杂度。
存储大量数据：KNN 算法需要将所有训练样本保存在内存中，以便进行比较。如果训练样本数量庞大，会占用较多的内存空间。
参数选择：KNN 算法中的 K 值需要根据实际情况选择，较小的 K 值可能导致过拟合，较大的 K 值可能导致欠拟合。因此，需要进行参数选择和调优，增加了计算的时间。

需要注意的是，KNN 算法的训练速度通常较快，因为它只需简单地将训练样本存储在内存中，而不需要进行复杂的计算。而测试速度较慢是由于需要计算距离、比较样本和参数选择等因素导致的。