1. K可以通过三种方法进行求解。
2. 第一种是最常见的KNN算法,它通过计算样本之间的距离,选取距离最近的K个样本进行分类或回归。第二种是K-means聚类算法,它通过不断迭代将样本分为K个簇,使得簇内样本的相似度最大化,簇间样本的差异最小化。第三种是K-fold交叉验证,它将数据集分为K份,每次选取其中一份作为验证集,其余K-1份作为训练集,重复K次,最后将K次的结果平均得到模型的性能评估。
3. 除了这三种方法外,还有一些变种算法,如加权KNN、K-medoids聚类、留一交叉验证等,可以根据具体问题的需求选择合适的算法进行求解。