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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

      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)機制，導(dǎo)致算法不能對閾值進行動態(tài)調(diào)整從而選岀最優(yōu)樣例。為此，對 CFKNN算法進行改進，將其擴展到大規(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，引人動態(tài)機制，使得所選樣例更具代表性。在具有7個數(shù)據(jù)節(jié)點的大數(shù)據(jù)平臺上進行實驗，結(jié)果表明，與 CFKNN算法相比，所提2種算法具有更高的分類精度和加速比。2個平臺相比， Mapreduce產(chǎn)生的中間文件數(shù)目多于 Spark，而 Spark在運行時間和同步次數(shù)上優(yōu)于 Mapreduce。

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