基于参考点的改进k近邻分类算法

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基本k近邻(kNN)分类算法具有二次方的时间复杂度,且分类效率和精度较低。针对该问题,提出一种改进的参考点kNN分类算法。依据点到样本距离的方差选择参考点,并赋予参考点自适应权重。实验结果表明,与基本kNN算法及kd-tree近邻算法相比,该算法具有较高的分类精度及较低的时间复杂度。
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