【摘 要】
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摘要：针对传统K-近邻（K-Nearest Neighbor， K-NN）分类方法不能高校处理大规模训练数据的分类问题，该文提出一种并行的改进K-NN（Improved Parallel K-Nearest Neighbor， IPK-NN）分类方法。该方法首先将大规模训练样本随机划分为多个独立同分布的工作集，对于任意一个新来的待检测样本，在每个工作集上采用标准K-NN方法对该样本进行标记，然后综
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针对传统K-近邻(K-Nearest Neighbor,K-NN)分类方法不能高校处理大规模训练数据的分类问题,该文提出一种并行的改进K-NN(Improved Parallel K-Nearest Neighbor,IPK-NN)分类方法。该方法首先将大规模训练样本随机划分为多个独立同分布的工作集,对于任意一个新来的待检测样本,在每个工作集上采用标准K-NN方法对该样本进行标记,然后综合各训练集的标记结果,得到该样本的最终标记。实验结果表明,在大规模数据集的分类问题中,IPK-NN方法能够在保持较高分类
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