【摘 要】
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随着互联网的快速发展,"大数据"已然成为了一个21世纪的关键词,它具有推动科学技术发展,社会生产生活的巨大潜力。在短短的数年间成为信息技术与其他相关科研领域的研究热点。离散化是这些数据分析预处理阶段最重要的任务之一,其目的是在尽可能多保留数据原始信息的情况下,对连续值数据进行简化和约简,提高分类精度,并促进底层的学习过程。大数据的特性(规模庞大,数据复杂,消耗计算资源等)使得传统的离散化算法在目前
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随着互联网的快速发展,"大数据"已然成为了一个21世纪的关键词,它具有推动科学技术发展,社会生产生活的巨大潜力。在短短的数年间成为信息技术与其他相关科研领域的研究热点。离散化是这些数据分析预处理阶段最重要的任务之一,其目的是在尽可能多保留数据原始信息的情况下,对连续值数据进行简化和约简,提高分类精度,并促进底层的学习过程。大数据的特性(规模庞大,数据复杂,消耗计算资源等)使得传统的离散化算法在目前的传统计算架构与算法模型中表现差强人意。本文设计了两种基于Spark-MR编程模型的分布式离散化算法:DHLG和DSK,DHLG利用信息论理论中的海林格熵度量离散区间的散度,根据离散区间的散度值提供的信息量,选择top-k个边界点将连续变量范围划分为k个离散区间;DSK是一种利用无监督分类进行离散化的算法,通过AP算法优化离散子域的选择,SOM神经网络竞争优化聚类簇心,KMEAS聚类将连续特征属性的变量范围划分到k个离散子域中。在真实传感数据集上的实验结果表明,本文提出DSK和DHLG算法与现有的同类算法相比,具有更优的时间性能和离散值质量。
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