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信息采集技術日益發(fā)展導致的高維、大規(guī)模教據，給據挖掘帶來了巨大挑戰(zhàn)，針對K近鄰分類算法在高維數據分類中存在效率低、時間成本高的問題，提出基于權重搜索樹改進K近鄰（K- nearest neighbor algorithm based on weight search treeKNN-WST）的高維分類算法，該算法根據特征屬性權重的大小，選取部分屬性作為結點構建搜索樹，通過搜索樹將教據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)琙中的欻據距離度量，從而降低數據規(guī)模，以減少時間復雜度。并研究和討論最適合高維數據距離度量的閔弌距離。6個標準高維數據仿真實驗表明，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，有望為解決高維數據相關問題提供一定參考。
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