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在文本分类过程中,经典的最近邻分类算法(KNN)面对海量数据时的执行时间较长。对经典KNN算法进行改进,通过在训练阶段构造初级分类器以减少训练阶段的计算量,并在Hadoop平台MapReduce下予以实现。实验结果表明,改进后的算法可以在保证分类精度的情况下节省运行时间。
一种在MapReduce下实现的KNN改进算法
【摘 要】
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在文本分类过程中,经典的最近邻分类算法(KNN)面对海量数据时的执行时间较长。对经典KNN算法进行改进,通过在训练阶段构造初级分类器以减少训练阶段的计算量,并在Hadoop平台M
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院
【出 处】
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重庆科技学院学报:自然科学版
【发表日期】
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2021年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于计算智能的油田措施规划模型及优化算法研究”(61702093),东北石油大学青年科学基金项目“Hadoop平台下数据挖掘算法的研究与实现”(2020QNL-02)
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