一种改进的快速K-近邻分类方法

• 作者: 李伟 程利涛
• 来源期刊: 现代计算机（普及版）
• 关键词: K-近邻分类 聚类 子集
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 字数: 3085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2015.35.003

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李伟	大秦铁路股份有限公司干部培训中心	2	4	1.0	2.0
2	程利涛	大秦铁路股份有限公司干部培训中心	2	4	1.0	2.0