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分析了KNN分类算法的流程,然后在K值的动态获取和分类加权两个方面对分类算法进行改进;利用MapReduce编程思想完成KNN分类算法在Hadoop集群环境下的移植和实现。实验数据证明,改进后的KNN分类算法在人脸识别精度、识别效率和稳定性3个方面得到了有效提高。
基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现
【摘 要】
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分析了KNN分类算法的流程,然后在K值的动态获取和分类加权两个方面对分类算法进行改进;利用MapReduce编程思想完成KNN分类算法在Hadoop集群环境下的移植和实现。实验数据证明
【机 构】
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仰恩大学工程技术学院,华侨大学计算机与技术学院
【出 处】
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太原理工大学学报
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目：融合视频人脸及唇动密码特性的身份鉴定关键技术研究（61300138）, 福建省产业技术开发与应用计划引导项目（2015H0042）, 福建省科技计划引导项目（2015H0025）
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