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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>物聯(lián)網(wǎng)>基于MapReduce/Spark的大規(guī)模壓縮模糊K-近鄰算法

      基于MapReduce/Spark的大規(guī)模壓縮模糊K-近鄰算法

      2021-03-17 | pdf | 1.59 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　壓縮模糊K-近鄰（ CFKNN）算法僅適用于中小數(shù)據(jù)環(huán)境，且其樣例選擇采用靜態(tài)機(jī)制，導(dǎo)致算法不能對(duì)閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整從而選岀最優(yōu)樣例。為此，對(duì) CFKNN算法進(jìn)行改進(jìn)，將其擴(kuò)展到大規(guī)模數(shù)據(jù)環(huán)境，提出分別基于Mapreduce和 Spark的2種大規(guī)模壓縮模糊K-近鄰算法。在樣例選擇閾值設(shè)置方面，引人動(dòng)態(tài)機(jī)制，使得所選樣例更具代表性。在具有7個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與 CFKNN算法相比，所提2種算法具有更高的分類(lèi)精度和加速比。2個(gè)平臺(tái)相比， Mapreduce產(chǎn)生的中間文件數(shù)目多于 Spark，而 Spark在運(yùn)行時(shí)間和同步次數(shù)上優(yōu)于 Mapreduce。

      平臺(tái) 算法 大數(shù)據(jù)
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