下列有关监督学习分类方法的说法错误的是（）A. KNN最近邻法中，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响，使类别之间的界限变得清晰B. 支持向量机的方法适用于高维空间，并且可以有效地用于小型数据集C. 朴素贝叶斯是一种允许以简单直接的方式构建分类器的方法D. 决策树学习的目的是处理未见示例能力强的决策树

KNN最近邻法中，较大的K值确实能够减小噪声的影响，但同时也会使类别之间的界限变得模糊，因为较大的K值意味着在分类时考虑更多的邻居，这可能会导致类别之间的边界变得不那么清晰。支持向量机适用于高维空间，并且可以有效地用于小型数据集，因为它们通过寻找最优的超平面来分类数据，这在高维空间中尤其有效。朴素贝叶斯是一种允许以简单直接的方式构建分类器的方法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。决策树学习的目的是构建一个能够处理未见示例的决策树，这通常通过递归地选择最佳特征来分割数据集来实现。