一种基于簇结构优化与三角不等式策略的K近邻搜索方法

本发明涉及一种基于簇结构优化与三角不等式策略的K近邻搜索方法，包括：采用k‑means++聚类算法将待搜索的样本集初步划分为M个簇，并获得样本集的簇结构信息；计算各簇内每个样本的代表距离，基于代表距离构建不合格簇判定规则，对所有簇进行判定，获得不合格簇；基于k‑means++聚类算法和不合格簇判定规则，将每个不合格簇分解为多个合格的子簇，更新M及簇结构信息，获得结构更新后的样本集；基于结构更新后的训练样本集，采用三角不等式检查策略对待查询样本进行K近邻搜索。本发明适用于大规模高维数据集条件下快速近邻搜索，能满足复杂工业场景下的设备故障诊断需求。