大数据下的快速KNN分类算法

针对K最近邻算法测试复杂度至少为线性,导致其在大数据样本情况下的效率很低的问题,提出了一种应用于大数据下的快速KNN分类算法。该算法创新性地在K最近邻算法中引入训练过程,即通过线性复杂度聚类方法对大数据样本进行分块,然后在测试过程中找出与待测样本距离最近的块,并将其作为新的训练样本进行K最近邻分类。这样的过程大幅度地减少了K最近邻算法的测试开销,使其能在大数据集中得以应用。实验表明,该算法在与经典KNN分类准确率保持近似的情况下,分类的速度明显快于经典KNN算法。