Параллельный классификатор по правилу $k_n$ ближайших соседей

Рассматривается непараметрический классификатор, в котором решение принимается по принадлежности наблюдения эмпирическому информативному множеству, построенному по обучающей выборке методом $k_n$ ближайших соседей. Предлагаемый классификатор имеет линейную вычислительную и пространственную сложность, может быть эффективно реализован на параллельных вычислительных системах. Доказывается теорема о состоятельности классификатора. Приводятся результаты решения модельной задачи.