【摘 要】
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针对传统k-nearest neighbor algorithm（K-NN）分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapReduce分布式编程模型改写Map和Reduce函数,并针
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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2016广西高校中青年教师基础能力提升项目(ky2016YB150);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2017YJCX48)
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针对传统k-nearest neighbor algorithm（K-NN）分类算法计算量大、高维度海量数据集处理效率低的缺点,本文基于Hadoop平台依托MapReduce分布式编程模型改写Map和Reduce函数,并针对传统K-NN提出数据集主成分分析和临界区域数据预测时距离加权的方法.首先,对高维度数据进行主成分分析达到降维的目的,从而提高运行效率;其次,在预测分类阶段加入完全区域和临界区域的概念,临界区域对k个值n种类别进行距离加权,提高准确率;最后,在Hadoop集群环境下的算法运行,针对海量数
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