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| 基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现 | |
| 引用本文： | 王江涛,陈锻生,温新竹.基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现[J].太原理工大学学报,2016(4):513-517,526. |
| 作者姓名： | 王江涛 陈锻生 温新竹 |
| 作者单位： | 仰恩大学工程技术学院;华侨大学计算机与技术学院 |
| 基金项目： | 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) |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | MapReduce K-Neaurest Neighbor 欧式距离 Hadoop集群 加速比 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |