k近邻算法的k值一般取多少?

k近邻算法的k值一般取3到15之间，具体看数据量大小。数据少时k值小些，避免过度平滑；数据多时k值大些，减少噪声影响。实际应用中k=5或k=10很常见，k=3在小型数据集上表现也不错。k值太小容易过拟合，太大会忽略局部特征，需要反复测试确定最优值。

k值选择没有固定标准，常用方法包括交叉验证和网格搜索。小数据集k值不宜超过样本数1/3，大数据集k值可以适当增大。图像识别常用k=1到k=7，文本分类常用k=5到k=20。k值取奇数可以避免平票情况，实际中k=9或k=11也经常被采用。