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首先利用K-medoids聚类算法对训练样本集进行剪裁,去除相似度程度较低的样本。结合Hadoop平台的MapReduce框架,采用改进KNN分类算法对数量不等的测试样本集在不同节点上进行了加速比并行化计算。实验结果表明,该方法的计算时间和分类效率均有改善。
基于Hadoop平台的改进KNN分类算法并行化处理
【摘 要】
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首先利用K-medoids聚类算法对训练样本集进行剪裁,去除相似度程度较低的样本。结合Hadoop平台的MapReduce框架,采用改进KNN分类算法对数量不等的测试样本集在不同节点上进行
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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吉林省教育厅“十二五”科学技术研究基金资助项目(2014132)
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