枻同学回答（1）
Michael2023-04-25 16:21:32
Michael学员你好，其实分类的算法，包括决策树，k-means还有SVM都是对于比较少的features更加适用，features越多，分类越复杂也越难。
feature越多，决策树的节点越多；
feature越多，k-means算法的k值越难确定，不知道分出来几类更加合适；
feature越多，SVM的方法可以对此有优化。如果是二个features，那么就是在平面上用直线分出两类；如果是三个features，那么就是在空间中用一个平面分出两类，也可以用两个平面分出三类，都是可以的。所以，对于多个features也有处理的办法。
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