用于大数据分类的KNN算法研究

摘要

When dealing with big data there are two disadvantages of KNN algorithm，this paper proposed multi-differential KNN algorithm， that was， according to class field using the algorithm to stratify the known samples， it avoided errors by traditional algorithm%针对KNN算法在处理大数据时的两个不足对其进行了研究，提出多层差分KNN算法。算法对已知样本根据类域进行分层，既避免了传统改进算法中剪辑样本带来的判别误差，又大大降低了无效的计算量；同时在最后一层采用差分的方法进行决策，而不是直接根据最近邻进行分类，大大提高了分类的准确性。实验结果表明，该算法在对样本容量大、涉及邻域多的大数据样本进行分类时能取得较好的分类效果。