我在使用 SVM 时，使用了 CVSvm 的 train_auto() 方法来优化参数。现在我使用的是 k-近邻 算法，所以我在 CVKNearest 中寻找 train_auto() 方法。但似乎 train_auto() 方法在 CVKNearest 中不可用。是否在优化 KNN 的参数时，应该使用 train_auto() 方法之外的其他方法？实际上，唯一的参数是 K，我需要对其进行优化。

回答：

使用 KNN 分类器时基本上没有训练阶段，因此调用 train_auto 或 train 都没有意义。KNN 分类器根据最接近的描述符的标签输出一个标签，因此它只需要计算 K 个最接近的元素。至于优化 K，你应该通过交叉验证尝试不同的值，看看哪个最适合你的任务。