【摘 要】
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针对传统K-NN分类方法预测效率低的问题，提出一种基于待测样本标记的加速K-NN分类（Speeding K-NN Classification Based on Testing Sample Label, KNN_TSL）方法。该方法首先采
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针对传统K-NN分类方法预测效率低的问题，提出一种基于待测样本标记的加速K-NN分类（Speeding K-NN Classification Based on Testing Sample Label, KNN_TSL）方法。该方法首先采用传统K-NN分类方法得到一定数量的待测样本类别；然后对于再进入的待测样本，计算其与已标记类别待测样本的距离，如果该距离小于给定的阈值，则将该新进入的样本赋予相同的类别标签，反之则重新分类。这种方法对于后续进入的易分类待测样本，只需要计算其与少数比原始标记样本更有代表性
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