インスタンスベース学習（怠惰学習：Lazy Learning）の代表例であるk近傍法（k-NN）に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
学習フェーズでは訓練データを単に保存しておくだけで明示的なモデル構築を行わず、推論時に入力点と全訓練データとの距離を計算して近傍k個の多数決等で判定する。
イ
事前に複雑な最適化問題を解いて重みパラメータを決定するため、推論時の計算量がデータ数によらず一定である。
ウ
ハイパーパラメータであるkの値を小さくするほど決定境界は滑らかになり、過学習のリスクが低下する。
エ
高次元空間においても「次元の呪い」の影響を全く受けないため、画像データの特徴量直接比較に最適である。