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用于WEB文档分类的并行KNN算法

周朴雄  
【摘要】: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(n2)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。

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