【摘 要】
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k-近邻（kNN）分类算法因具有不对数据分布做任何假设、操作简单且泛化性能较强的特点，在人脸识别、文本分类、情感分析等领域被广泛使用．kNN分类算法不需要训练过程，其简单存储训练
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室（山西大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（U1435212,61432011）,山西省重点科技攻关项目（MQ2014-09）资助.
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k-近邻（kNN）分类算法因具有不对数据分布做任何假设、操作简单且泛化性能较强的特点，在人脸识别、文本分类、情感分析等领域被广泛使用．kNN分类算法不需要训练过程，其简单存储训练实例并根据测试实例与存储的训练实例进行相似度比较来预测分类．由于kNN分类算法需要计算测试实例与所有训练实例之间的相似度，故难以高效地处理大规模数据．为此提出将寻找近邻的过程转化为一个优化问题，并给出了原始优化问题与使用数据划分优化问题的最优解下目标函数差异的估计．通过对此估计的理论分析表明，聚类划分可以有效的减小此差异，进而保证
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