一种快速向量化的通用多邻域的数据集分类方法、系统

摘要

本发明实施例提供一种快速向量化的通用多邻域的数据集分类方法、系统，属于计算机科学、统计学技术领域。该快速向量化的通用多邻域的数据集分类方法、系统将用户给定的数据集拆分为随机配置的训练数据集和测试数据集，以向量或矩阵的形式对所有数据集进行块状运算，避免了分类过程中使用的大量循环操作，充分利用了内存存储空间，极大地提高了并行运算的效率，尤其适合于大规模数据分类的实时计算。