基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现

• 作者: 温新竹 王江涛 陈锻生
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: MapReduce K-Neaurest Neighbor 欧式距离 Hadoop集群 加速比
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术·信息工程
• 页码范围: 513-517,526
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2016.04.015

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锻生	华侨大学计算机与技术学院	75	955	16.0	28.0
2	王江涛	仰恩大学工程技术学院	19	51	4.0	6.0
3	温新竹	仰恩大学工程技术学院	13	10	2.0	3.0