技術(shù)編號：12748493
提示：您尚未登錄，請點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點(diǎn) 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域，特別涉及一種K近鄰算法的加速裝置及方法。背景技術(shù)KNN算法(K-NearestNeighbor，K近鄰算法)是一種非參數(shù)分類算法，在未知分布的分類上具有高分類精度，在非正態(tài)分布分類上具有低錯(cuò)誤率，因此被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)、隨機(jī)規(guī)劃、模式識別等領(lǐng)域，由于KNN分類時(shí)需要計(jì)算待分類的特征向量與已訓(xùn)練的具有類別標(biāo)簽的樣本集中的每個(gè)樣本的距離，導(dǎo)致當(dāng)樣本維度和樣本數(shù)量較大時(shí)計(jì)算復(fù)雜度高，采用軟件方式計(jì)算時(shí)速度慢、實(shí)時(shí)性差，影響了其在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用，鑒于...
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