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基于最小生成树的大规模数据分类模型及其MapReduce实现
基于最小生成树的大规模数据分类模型及其MapReduce实现
作者:
罗军
黄鑫
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
最小生成树
分类
MapReduce
云计算
图挖掘
摘要:
数据的快速增长,为我们提供了更多的信息,然而,也对传统信息获取技术提出了挑战.这篇论文提出了MCMM算法,它是基于MapReduce的大规模数据分类模型的最小生成树(MST)的算法.它可以看做是介于传统的KNN方法和基于聚类分类方法之间的模型,旨在克服这两种方法的不足并能处理大规模的数据.在这一模型中,训练集作为有权重的无向完全图来处理.顶点是对象,两点之间边的权重是对象间的距离.这一距离,不同于欧几里得距离,它是一个特定的距离度量.这样,可以找到图中最小生成树集,其中,图中每棵树代表一个类.为了降低时间复杂度,提取了每棵树中最具代表性的点来代表该树.这些压缩了的点集,可以通过计算无标签对象和它们之间的距离,来进行分类.MCMM模型基于MapReduce实现并且部署在Hadoop平台.该模型可扩展处理大规模的数据,是因为Hadoop支持数据密集分布应用,并且这些应用可以和数以千计的节点和数据一起运作.另外,MapReduce和Hadoop能在由商品机组成的集群上很好的运行.MCMM模型使用云平台并且通过使用MapReduce和Hadoop进行云计算是有益处的.实验采用的数据集包括从UCI数据库得到的真实数据和一些模拟数据,实验使用了4000个集群.实验表明,MCMM模型在精确度和扩展性上优于KNN和其他一些经常使用的基础分类方法.
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文献信息
篇名
基于最小生成树的大规模数据分类模型及其MapReduce实现
来源期刊
集成技术
学科
关键词
最小生成树
分类
MapReduce
云计算
图挖掘
年,卷(期)
2013,(2)
所属期刊栏目
云计算与数据挖掘
研究方向
页码范围
69-82
页数
14页
分类号
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄鑫
中国科学院深圳先进技术研究院
38
556
15.0
23.0
5
罗军
中国科学院深圳先进技术研究院
51
222
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研究主题发展历程
节点文献
最小生成树
分类
MapReduce
云计算
图挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
集成技术
主办单位:
中国科学院深圳先进技术研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-3135
CN:
44-1691/T
开本:
大16开
出版地:
深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
邮发代号:
创刊时间:
2012
语种:
chi
出版文献量(篇)
677
总下载数(次)
2
总被引数(次)
1808
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