【摘 要】
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标准K-近邻分类方法（K-Nearest Neighbor,K-NN）在进行样本预测过程时,需要计算每一个待预测类别标记的样本与所有已知标记样本的距离,因此复杂度较高,无法处理含有大规模有标记
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标准K-近邻分类方法（K-Nearest Neighbor,K-NN）在进行样本预测过程时,需要计算每一个待预测类别标记的样本与所有已知标记样本的距离,因此复杂度较高,无法处理含有大规模有标记样本的分类问题。针对这个问题,本文提出一种基于采样压缩的加速K-NN分类方法（K-NN Method Based on Sampling Compress,KNN__S）。该方法将采样思想引入到K-NN分类过程当中,即对于每一个新来的未知类别的待测样本,不是计算其与所有带类别标签样本的距离,而是通过采集一定数量的有标
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