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      電子發燒友網>電子資料下載>物聯網>基于MapReduce/Spark的大規模壓縮模糊K-近鄰算法

      基于MapReduce/Spark的大規模壓縮模糊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據環境，且其樣例選擇采用靜態機制，導致算法不能對閾值進行動態調整從而選岀最優樣例。為此，對 CFKNN算法進行改進，將其擴展到大規模數據環境，提出分別基于Mapreduce和 Spark的2種大規模壓縮模糊K-近鄰算法。在樣例選擇閾值設置方面，引人動態機制，使得所選樣例更具代表性。在具有7個數據節點的大數據平臺上進行實驗，結果表明，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產生的中間文件數目多于 Spark，而 Spark在運行時間和同步次數上優于 Mapreduce。

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