一种改进的快速k-近邻分类算法

本文提出了一种新的有效的k-近邻分类快速算法.该算法利用向量的方差和在小波域中的逼近系数得出两个重要的不等式.在搜索k-近邻的过程中,首先判断每个训练向量是否满足这两个不等式,由此排除大量不可能成为k-近邻的向量,从而可以快速的找到未知样本的k个近邻,使得在保持k-近邻法分类性能不变的情况下,分类的效率得到很大地提高.最后,我们以纹理分类为例验证算法的有效性.