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k-NN分类器的优化与性能考量
1. 无关属性与缩放问题
1.1 无关属性的影响
在机器学习中，并非所有属性都对分类同等重要。有些属性的值与示例的类别无关，但却会影响向量间的几何距离。例如，在一个以体温和鞋码为属性的训练集中，鞋码对于判断一个人是否健康并无关联，但在计算欧几里得距离时，它却会对结果产生影响，可能导致分类错误。
若仅使用第一个属性（体温），两个示例间的欧几里得距离为 (d_E(x, y) = \sqrt{(x_1 - y_1)^2} = |x_1 - y_1|)；若同时使用两个属性，则距离为 (d_E(x, y) = \sqrt{(x_1 - y_1)^2 + (x_2 - y_2)^2})。当第二个属性（鞋码）无关时，((x_2 - y_2)^2) 这一项就是多余的，却会对 k - NN 的相似度概念产生不利影响。
无关属性造成的损害程度取决于用于描述示例的无关属性数量。在有数百个属性的领域中，若只有一个无关属性，通常不会对距离值产生显著影响；但随着无关属性比例的增加，几何距离可能变得几乎毫无意义，分类器的性能也会大幅下降。
1.2 属性值的缩放问题
属性值的尺度也会对 k - NN 分类器的行为产生重大影响。例如，对于示例 (x = (t, 0.2, 254)) 和 (y = (f, 0.1, 194))，在计算距离时，第三个属性（取值范围为 ([0, 1000])）会完全主导结果，使其他两个属性几乎失去意义。
此外，属性的度量单位也会影响分类结果。例如，当第二个属性表示温度时，使用不同的温度单位（摄氏度或华氏度）会导致向量发生变化，从而改变分类器的判断。
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