ML-kNN算法在大数据集上的高效应用

• 作者: 徐华 陆凯
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多标签分类 ML-kNN算法 聚类 大数据集
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1709-0071

摘要

k近邻多标签算法(ML-kNN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中.随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需.利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-kNN算法,并在四个规模不同的数据集上进行了一系列实验.实验结果表明,基于此思想的ML-k NN算法不论在精度、性能还是效率上都略胜一筹.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐华	江南大学物联网工程学院	40	234	10.0	14.0
2	陆凯	江南大学物联网工程学院	2	3	1.0	1.0