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一种改进的快速K-近邻分类方法

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摘要由于传统K-近邻分类方法需要计算每个待测样本与所有训练样本的距离,学习效率较低。针对这个问题,提出一种改进的快速K-近邻分类方法SK-NN。该方法首先对训练样本采用K-均值方法进行聚类,并得到聚类结果中每个子集的中心和半径,并根据其选择合适的子类并采用该子类对待测样本打标签。由于聚类后得到的子类的规模远小于原始样本的规模,因此需要计算的距离数目减少,提高模型的效率。

DOI 54k6v722jk/1587481

作者李伟;程利涛

机构地区不详

出处《现代计算机：中旬刊》 2015年12期

关键词 K-近邻分类聚类子集

分类 [自动化与计算机技术][计算机科学与技术]

出版日期 2015年12月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）