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J-GLOBAL ID：201702222432106269   整理番号：17A1321770

並列RedReduceモデルに基づく改良型KNN分類アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Modified Bi-Measurement Central Index KNN Classification Algorithm Based on MapReduce

著者 (5件)： Wei Zekun (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Xia Jingbo (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Fu Kai (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Shen Jian (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077) ,  Chen Zhen (空軍工程大学信息与導航学院,西安,710077)
資料名： Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban  (Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 18  号： 1  ページ： 92-98  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2706A  ISSN： 1009-3516  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大データ時代はデータ処理モードの変革をもたらし、Hadoop分散型プログラミングフレームワークによる大データ問題の処理は現在この領域の研究焦点の一つである。大規模データマイニングにおける分類問題を解決するために,二重計量中心索引に基づくKNN分類アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,ドメインの交差またはオーバーラップが大きいデータに対して,訓練セットの中心点を決定し,分類セットと訓練セットの中心点のユークリッド距離を計算することにより,最も類似した3つのカテゴリーを決定し,次に,余弦距離によりK近傍を見出した。MapReduceプログラミングフレームワークを用いて,KNNの並列計算を実現した。最後に,UCIデータベースにおける比較検証を行い,提案した並列化アルゴリズムの精度がわずかに改善され,計算効率が大幅に改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データマイニング ,  並列演算 ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  データ処理
準シソーラス用語： 計算効率 ,  MapReduce ,  Euclid距離 ,  Hadoop ,  *分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： big data ,  Hadoop ,  data mining techniques ,  bi-measurement central index

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデル ,  KNN ,  分類アルゴリズム ,  提案