classification - 在分类中使用线性判别分析和 k 最近邻时，哪个更好？

Question

我目前正在对 Iris 数据集进行分类。我使用 LDA 和 kNN 方法对数据进行分类。我发现两者都非常准确，无法决定哪个更适合使用？我的第一个想法是 kNN，因为 LDA 假设数据具有多元正态分布。但是，很想知道更多理论背后哪个更好。

Answer 1

1. 当您为问题添加更多维度时，k-NN 应该比 LDA 运行得更快。

2. 此外，在大多数实现中，k-NN 时间复杂度对类的数量几乎不敏感。另一方面，LDA 直接依赖于此。