基于AMLF优化算法的机器学习框架的技术研究

查道贵

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基于AMLF优化算法的机器学习框架的技术研究

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为了克服传统机器学习算法及其框架的弊端,深入分析了K-均值算法与随机森林分类算法,提出了改进的AKM与ARF算法,建立了基于Spark平台技术的AMLF机器学习应用框架。由验证结果可知,AKM算法在各数据集中的分类准确率皆接近100%,具有较强的数据聚类能力,再者AKM算法在各数据集中的加速比皆较高,因而可升级性亦较强。而ARF验证结果显示,其不仅分类准确率较高,且可升级性较强。

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来源
《佳木斯大学学报：自然科学版》 |2022年第1期|56-59|共4页
作者
查道贵;
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作者单位

宿州职业技术学院计算机信息系;

安徽宿州234101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类存贮器;
关键词
AMLF; K-均值算法; 随机森林算法; Spark;

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