云计算环境下基于SVM的数据分类

• 作者: 刘建明 廖周宇 谢晓兰
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 Hadoop 数据分类
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与机械工程
• 页码范围: 765-769
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2013.04.030

摘要

为了提高数据的分类效率和准确度，利用云计算提供的弹性集群平台来解决计算力伸缩性瓶颈，并用MapReduce编程模型对SVM进行Map和Reduce并行化处理，并将基于优化理论的遗传算法（ GA）引入SVM分类算法中对分类器参数进行优化，以分类器的准确率作为GA算法适应度函数，找出全局最优的模型参数和核函数参数值。经开源云计算平台Hadoop实验验证，数据分类的准确度有了明显的提高，整个分类过程的加速度几近呈线性增加。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢晓兰	桂林理工大学信息科学与工程学院	67	232	8.0	14.0
5	廖周宇	桂林理工大学信息科学与工程学院	2	145	2.0	2.0
6	刘建明	桂林理工大学信息科学与工程学院	3	146	2.0	3.0