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分层抽样的K近邻分类加速算法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:3.04 MB | 2018-02-27

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　　k近邻（k nearest neighbor，kNN）分类作为数据挖掘中最典型的算法之一，以较高的泛化性能以及充足的理论基础被广泛应用。然而kNN在测试时需要计算待识别实例与所有训练实例之间的距离，以至于在面对大规模数据时需要大量的时间。为此，提出一种基于分层抽样的kNN加速算法（KNN based on stratified sampling，SS_kNN）。首先将训练实例所在的空间划分为若干个实例个数相等的区域，然后从每个区域内抽取实例，最后判定待识别实例落入划分区域中的哪一个，并从此区域以及相邻区域抽取的实例中寻找其K个近邻。与原始kNN算法以及基于随机抽样的kNN算法相比，SSkNN算法可以获得与其相近分类精度，但将其运行速度分别提高大约399倍和16倍。

分层抽样的K近邻分类加速算法

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