The model can not be interpreted (t

The model can not be interpreted (there is no description of the learned concepts)
It is computationally expensive to find the k nearest neighbours when the dataset is very large
Performance depends on the number of dimensions that we have
( curse of dimensionality) =⇒ Attribute Selection

Kết quả (Việt) 1:

Các mô hình có thể không được giải thích (đó là không có mô tả các khái niệm học)Computationally nhiều tìm k gần nhất hàng xóm khi bộ dữ liệu là rất lớnHiệu suất phụ thuộc vào số lượng các kích thước hiện có(lời nguyền của chiều) = ⇒ lựa chọn thuộc tính

Kết quả (Việt) 2:

Mô hình này không thể giải thích (không có mô tả các khái niệm đã học)
Đó là tính toán đắt tiền để tìm k vực gần hàng xóm khi các tập dữ liệu là rất lớn
hiệu suất phụ thuộc vào số lượng các kích thước mà chúng ta có
(lời nguyền của chiều) = ⇒ Attribute sự lựa chọn