请问各类别的训练样本大小是否需要相等？
我可以采用以下场景吗？
class1 class2 class3samples 400 500 300还是说所有类别都应该有相等的样本大小？
回答：
KNN 的结果基本上取决于以下三个因素（除了 N 的值）：
- 训练数据的密度：每个类别应该大致具有相同数量的样本。不需要完全一致，但我认为差异不应超过10%。否则，边界将非常模糊。
- 整个训练集的大小：您的训练集中需要有足够多的示例，以便您的模型能够泛化到未知样本。
- 噪声：KNN 本质上对噪声非常敏感，因此您希望尽可能避免训练集中的噪声。
考虑以下示例，您试图在二维空间中学习一个甜甜圈形状。
如果您的训练数据密度不同（假设甜甜圈内部的训练样本比外部多），您的决策边界将如以下所示偏斜：
另一方面，如果您的类别相对平衡，您将得到一个更精细的决策边界，接近甜甜圈的实际形状：
所以基本上，我建议尝试平衡您的数据集（以某种方式进行归一化），并考虑我上面提到的另外两个因素，您应该没问题。
如果您必须处理不平衡的训练数据，您还可以考虑使用 WKNN 算法（只是 KNN 的优化）来为样本较少的类别分配更强的权重。
