【摘 要】
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K-近邻（K-NN：K-nearest neighbors）是著名的数据挖掘算法,应用非常广泛.K-NN思想简单,易于实现,其计算时间复杂度和空间复杂度都是O（n）,n为训练集中包含的样例数.当训练集比较大时
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71371063）,河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD20131028）,河北大学研究生创新项目（X2016059）
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K-近邻（K-NN：K-nearest neighbors）是著名的数据挖掘算法,应用非常广泛.K-NN思想简单,易于实现,其计算时间复杂度和空间复杂度都是O（n）,n为训练集中包含的样例数.当训练集比较大时,特别是面对大数据集时,K-NN算法的效率会变得非常低,甚至不可行.本文用实验的方法比较了2种加速K-NN的方法,2种加速方法分别是压缩近邻（CNN：condensed nearest neighbor）方法和基于MapReduce的K-NN.具体地,在Hadoop环境下,用MapReduce编程实现
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