Ưu và Nhược điểm của KNN

Mặc dù đơn giản và trực quan, KNN cũng có những hạn chế đáng kể cần được cân nhắc kỹ lưỡng khi lựa chọn thuật toán cho một bài toán cụ thể.

Bảng 2: Tóm tắt Ưu và Nhược điểm của KNN

Bảng này cung cấp một bản tóm tắt súc tích, dễ nhìn về các điểm mạnh và điểm yếu của KNN. Nó giúp các nhà thực hành nhanh chóng đánh giá liệu KNN có phải là một thuật toán phù hợp cho bài toán cụ thể của họ hay không bằng cách làm nổi bật những đánh đổi vốn có của nó. Điều này hỗ trợ quá trình ra quyết định và giúp dự đoán các thách thức tiềm ẩn, làm cho việc lựa chọn mô hình hiệu quả hơn.

Ưu điểm của KNN

• Đơn giản và Trực quan: KNN nổi bật với sự đơn giản trong khái niệm và dễ dàng trong triển khai. Nguyên tắc hoạt động của nó là phân loại một đối tượng dựa trên đa số phiếu của các láng giềng gần nhất, điều này rất dễ hiểu ngay cả đối với người mới bắt đầu.
• Không cần giai đoạn huấn luyện (No Training Phase): Một lợi thế đáng kể của KNN là nó không yêu cầu một giai đoạn huấn luyện rõ ràng để xây dựng một mô hình tổng quát hóa. Điều này có nghĩa là việc thiết lập và sử dụng KNN có thể rất nhanh chóng, đặc biệt là đối với các tập dữ liệu có kích thước nhỏ đến trung bình. Mọi tính toán cần thiết đều được hoãn lại cho đến khi có yêu cầu dự đoán.
• Khả năng thích ứng (Adaptability): KNN có khả năng thích ứng linh hoạt với những thay đổi hoặc cập nhật trong dữ liệu mà không cần phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng mà phân phối dữ liệu có thể biến đổi theo thời gian, ví dụ như trong phân tích thị trường chứng khoán thời gian thực.
• Phi tham số (Non-parametric): KNN là một phương pháp phi tham số, tức là nó không đưa ra bất kỳ giả định nào về phân phối cơ bản của dữ liệu. Điều này mang lại cho nó tính linh hoạt và khả năng áp dụng rộng rãi cho nhiều loại tập dữ liệu khác nhau, bất kể cấu trúc thống kê của chúng.
• Hiệu quả với tập dữ liệu nhỏ: KNN có thể hoạt động tốt và đưa ra kết quả đáng tin cậy trên các tập dữ liệu có kích thước nhỏ, nơi các thuật toán phức tạp hơn có thể gặp khó khăn do không đủ dữ liệu để học một mô hình mạnh mẽ.

Lợi thế “không cần giai đoạn huấn luyện” của KNN, mặc dù có vẻ hữu ích cho việc thiết lập nhanh chóng, nhưng lại liên quan trực tiếp đến nhược điểm “chi phí tính toán cao”. Điều này làm nổi bật rằng “học lười” thực chất là sự chuyển dịch gánh nặng tính toán từ thời gian huấn luyện sang thời gian dự đoán. Thay vì xây dựng một mô hình cô đọng trong giai đoạn huấn luyện, KNN lưu trữ toàn bộ dữ liệu. Do đó, mỗi khi cần dự đoán, thuật toán phải thực hiện các phép tính (như tính toán khoảng cách) trên một phần đáng kể hoặc toàn bộ dữ liệu đã lưu trữ. Điều này có nghĩa là phần lớn công việc tính toán thực sự diễn ra tại thời điểm suy luận. Đối với các môi trường sản xuất yêu cầu tốc độ suy luận cao hoặc làm việc với tập dữ liệu lớn, chi phí tính toán này có thể trở thành một nút thắt cổ chai nghiêm trọng, làm cho lợi ích ban đầu của việc “thiết lập nhanh chóng” trở nên kém hấp dẫn trong các ngữ cảnh vận hành.

Nhược điểm của KNN

• Chi phí tính toán cao (Computational Complexity): KNN là một thuật toán “lười” và dựa trên trường hợp, đòi hỏi phải lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện trong bộ nhớ. Điều này dẫn đến yêu cầu bộ nhớ và lưu trữ dữ liệu lớn hơn đáng kể so với các bộ phân loại khác. Hơn nữa, thời gian dự đoán có thể trở nên rất chậm, đặc biệt khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, bởi vì KNN phải tính toán khoảng cách giữa điểm kiểm tra mới và tất cả các điểm dữ liệu hiện có trong tập huấn luyện. Điều này có thể gây tốn kém cả về thời gian và tài nguyên máy tính.
• “Lời nguyền của chiều dữ liệu” (Curse of Dimensionality): Thuật toán KNN đặc biệt nhạy cảm và dễ bị ảnh hưởng bởi “lời nguyền của chiều dữ liệu”. Hiện tượng này mô tả cách hiệu suất của thuật toán suy giảm đáng kể khi số lượng đặc trưng (chiều dữ liệu) trong dữ liệu đầu vào tăng lên. Trong các không gian có chiều cao, các điểm dữ liệu trở nên rất thưa thớt, và khái niệm khoảng cách trở nên kém ý nghĩa hơn, vì tất cả các điểm dữ liệu có xu hướng trở nên “gần như nhau” hoặc “xa như nhau” một cách tương đối. Điều này làm cho việc xác định các láng giềng thực sự trở nên khó khăn và kém phân biệt, dẫn đến tăng lỗi phân loại.
• Dễ bị quá khớp (Prone to Overfitting): Do tác động của “lời nguyền của chiều dữ liệu”, KNN cũng dễ bị quá khớp. Một giá trị K thấp có thể làm cho mô hình quá khớp dữ liệu huấn luyện, vì nó trở nên quá nhạy cảm với các chi tiết nhiễu trong vùng lân cận cục bộ của một điểm dữ liệu. Ngược lại, nếu giá trị K quá cao, mô hình có thể làm mịn các dự đoán quá mức, dẫn đến thiếu khớp.
• Nhạy cảm với dữ liệu nhiễu và ngoại lệ (Sensitive to Noisy Data and Outliers): Vì KNN đưa ra dự đoán dựa trên các láng giềng gần nhất cục bộ, một điểm dữ liệu nhiễu hoặc một ngoại lệ có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả, đặc biệt khi giá trị K nhỏ. Điều này có thể dẫn đến các phân loại không chính xác.
• Yêu cầu chuẩn hóa đặc trưng (Requires Feature Scaling): Do bản chất dựa trên khoảng cách, KNN rất nhạy cảm với thang đo của các đặc trưng. Nếu các đặc trưng không được chuẩn hóa, những đặc trưng có giá trị lớn hơn sẽ chi phối tính toán khoảng cách, làm sai lệch kết quả. Điều này đòi hỏi một bước tiền xử lý bắt buộc.
• Yêu cầu bộ nhớ và lưu trữ cao: Vì KNN phải lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện trong bộ nhớ, các tập dữ liệu lớn đòi hỏi một lượng bộ nhớ và không gian lưu trữ đáng kể, điều này có thể tốn kém.
• Khó xử lý dữ liệu mất cân bằng (Imbalanced Datasets): Trong các tập dữ liệu mà một lớp chiếm đa số áp đảo, lớp đa số có thể chi phối các láng giềng gần nhất của một điểm mới, ngay cả khi điểm đó thực sự thuộc về lớp thiểu số. Điều này dẫn đến hiệu suất kém đối với các lớp thiểu số quan trọng.

“Lời nguyền của chiều dữ liệu” là một yếu tố cơ bản và quan trọng gây ra nhiều nhược điểm khác của KNN. Nó không chỉ làm tăng chi phí tính toán (cần tính toán khoảng cách trên nhiều chiều hơn) mà còn làm cho các độ đo khoảng cách trở nên kém ý nghĩa hơn, dẫn đến việc lựa chọn láng giềng không chính xác. Đồng thời, nó góp phần vào hiện tượng quá khớp, vì mô hình có thể tập trung vào các đặc trưng không liên quan trong không gian chiều cao. Điều này cho thấy rằng đối với dữ liệu chiều cao, các kỹ thuật giảm chiều (như Phân tích thành phần chính – PCA, được đề cập trong cho phân loại hình ảnh) không chỉ là các tối ưu hóa mà thường là điều kiện cần thiết để ứng dụng KNN một cách hiệu quả trong thực tế.