基于MapReduce的并行增量迭代支持向量机算法

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为了提高支持向量机处理大数据集的性能,在研究MapReduce编程模型的基础上结合增量学习及迭代技术提出了改进算法MRII-SVM。该算法采用增量学习方式,在Map阶段并行求解各数据切片的支持向量集,并利用KKT条件削减增量数据集,在Reduce阶段执行联合重训练使算法收敛于当前最优解。基于UCI标准数据集的实验结果显示,MRII-SVC在保持SVM算法分类精度的基础上,提高了数据处理能力和运行效率。
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