【摘 要】
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压缩模糊K-近邻(CFKNN)算法仅适用于中小数据环境,且其样例选择采用静态机制,导致算法不能对阈值进行动态调整从而选出最优样例。为此,对CFKNN算法进行改进,将其扩展到大规模
【机 构】
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河北大学数学与信息科学学院,河北大学河北省机器学习与计算智能重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(71371063),河北省自然科学基金(F2017201026),河北省科技计划重点研发基金(19210310D),河北大学研究生创新项目基金(hbu2019ss077)
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压缩模糊K-近邻(CFKNN)算法仅适用于中小数据环境,且其样例选择采用静态机制,导致算法不能对阈值进行动态调整从而选出最优样例。为此,对CFKNN算法进行改进,将其扩展到大规模数据环境,提出分别基于MapReduce和Spark的2种大规模压缩模糊K-近邻算法。在样例选择阈值设置方面,引入动态机制,使得所选样例更具代表性。在具有7个数据节点的大数据平台上进行实验,结果表明,与CFKNN算法相比,所提2种算法具有更高的分类精度和加速比。2个平台相比,MapReduce产生的中间文件数目多于Spark,而S
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