Модифицированный алгоритм классификации типа $k$-ближайших соседей

Существенные вычислительные затраты значительно ограничивают возможности применения алгоритмов классификации типа $k$-ближайших соседей. В работе предлагается алгоритм с использованием новой оценки типа $k$-ближайших соседей, основанной на поблочной обработке наблюдений. Показана сходимость оценки по распределению, а также то, что, достигая такой же вероятности ошибки классификации, что и в случае использования стандартного алгоритма, предлагаемый метод существенно выигрывает в экономии вычислительных затрат.