一种在MapReduce下实现的KNN改进算法

• 作者: 潘俊辉 王辉 张强 王浩畅
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 最近邻分类 初级分类器 Hadoop平台 程序运行时间
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究与计算机应用
• 页码范围: 70-72,95
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

在文本分类过程中,经典的最近邻分类算法(KNN)面对海量数据时的执行时间较长.对经典KNN算法进行改进,通过在训练阶段构造初级分类器以减少训练阶段的计算量,并在Hadoop平台MapReduce下予以实现.实验结果表明,改进后的算法可以在保证分类精度的情况下节省运行时间.