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一种在MapReduce下实现的KNN改进算法

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摘要

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.

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来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2021年第1期|70-7295|共4页
作者
潘俊辉; 王辉; 张强; 王浩畅;
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作者单位

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318;

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318;

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318;

东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 最近邻分类; 初级分类器; Hadoop平台; 程序运行时间;

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