【摘 要】
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KNN算法是一种简单、有效、非参数的web文本分类方法。传统KNN方法的明显缺陷是样本相似度的计算量很大，使其在具有大量高维样本的web文本分类中缺乏实用性。本文提出一种快速
【机 构】
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河北大学数学与计算机学院,天津大学系统工程研究所,沧州市城建档案馆
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60275020）.
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KNN算法是一种简单、有效、非参数的web文本分类方法。传统KNN方法的明显缺陷是样本相似度的计算量很大，使其在具有大量高维样本的web文本分类中缺乏实用性。本文提出一种快速查找精确的k个最近邻的FKNN（Fast-k-Nearest-Neighbor）算法。FKNN算法首先选择一个样本作为基准点，并将所有样本按照距基准样本的距离进行排序并建立索引表，然后根据索引表和有序队列查找k个最近邻，减小了查找范围，极大降低了相似度计算量。
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