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信息采集技術(shù)日益發(fā)展導(dǎo)致的高維、大規(guī)模教據(jù)，給據(jù)挖掘帶來了巨大挑戰(zhàn)，針對K近鄰分類算法在高維數(shù)據(jù)分類中存在效率低、時間成本高的問題，提出基于權(quán)重搜索樹改進K近鄰（K- nearest neighbor algorithm based on weight search treeKNN-WST）的高維分類算法，該算法根據(jù)特征屬性權(quán)重的大小，選取部分屬性作為結(jié)點構(gòu)建搜索樹，通過搜索樹將教據(jù)集劃分為不同的矩陣區(qū)域，未知樣本需查找搜索樹獲得最¨相似”矩陣區(qū)堿，僅與矩陣區(qū)琙中的欻據(jù)距離度量，從而降低數(shù)據(jù)規(guī)模，以減少時間復(fù)雜度。并研究和討論最適合高維數(shù)據(jù)距離度量的閔弌距離。6個標準高維數(shù)據(jù)仿真實驗表明，KN、WS‘算法對比K近鄰分類算法、決策樹和支持向量機（ support vector machine，SⅥM）算法，分類時間顯著減少，同時分類準確率也優(yōu)于其他算法，具有更好的性能，有望為解決高維數(shù)據(jù)相關(guān)問題提供一定參考。
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