论文部分内容阅读
针对WEB文档分类中KNN算法计算复杂度高的缺点，不同于以往从减少训练样本集大小和采用快速算法角度来降低KNN算法的计算复杂度，从并行的角度出发，提出一种在Hyper-cube SIMD模型上的并行算法，其关键部分的时间计算复杂度从O（n^2）降为O（log（n）），该算法与传统的串行算法相比，能显著地提高分类速度。