在使用线性判别分析和k个最近的邻居进行分类时，哪个更好？

问题描述

我目前正在对Iris数据集进行分类。我同时使用LDA和kNN方法对数据进行分类。我发现两者都非常准确，无法确定哪个更适合使用？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，很想知道更多的理论背后的知识。

解决方法

当您为问题添加更多维度时，

1. k-NN的运行速度应比LDA快。

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