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针对传统快速κ－近邻分类算法的缺陷，提出了一种基于近邻搜索的快速κ－近邻分类算法－－超球搜索法。该方法通过对特征空间的预组织，使分类在以待分样本为中心的超球内进行，有效地缩小了搜索范围。实验结果表明，在相同识别率和κ值的情况下，超球搜索法的识别速度优于基本κ－近邻法和传统快速κ－近邻算法－－及时终止法，而且不存在对训练样本搜索顺序敏感性的问题。