七种KNN超参数调优策略在15个数据集上的对比：PSO综合排名最优，但仅显著优于随机搜索
该研究在嵌套交叉验证框架下，对经典KNN在由整数近邻数k、类别型距离度量和连续Minkowski指数p构成的混合搜索空间上，比较了网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传算法、代理优化、粒子群优化（PSO）和灰狼优化器七种调优策略，在15个公开分类数据集上用准确率、宏AUC、交叉验证损失、交叉熵损失和运行时间五项指标评估，结果显示PSO取得最佳综合平均排名，但经Holm校正的Wilcoxon符号秩检验表明其仅相对随机搜索具有统计显著优势。