Variando los $K$ vecinos más cercanos

Si mantenemos constante el número de puntos y la dimensión, podremos obtener gráficas como las mostradas en esta sección donde se presentan el número cálculos de distancia contra valores de $K$ vecinos más cercanos, cada línea de la gráfica corresponde a un número de pivotes.

En las gráficas de las figuras , , y , las dos primeras son para 20,000 puntos con dimensión 8 y 12 respectivamente, las siguientes dos son para 40,000 puntos con dimensión 14 y 16 respectivamente.

Figura: Distancias contra $K$ vecinos más cercanos, para 20,000 puntos en dimensión 8, variando el número de pivotes

Figura: Distancias contra $K$ vecinos más cercanos, para 20,000 puntos en dimensión 12, variando el número de pivotes

Figura: Distancias contra $K$ vecinos más cercanos, para 40,000 puntos en dimensión 14, variando el número de pivotes

Figura: Distancias contra $K$ vecinos más cercanos, para 40,000 puntos en dimensión 16, variando el número de pivotes

En las gráficas de las figuras , , y se puede apreciar, como a medida que aumenta el número de pivotes disminuye notablemente el número de cálculos de distancia, también se puede ver el efecto que causa la dimensión para estos cálculos, y finalmente, se puede apreciar, como importa también el número de los $K$ vecinos más cercanos.