作者：邹裕海量数据知识提取原型约简云计算并行计算数据聚类
摘要：针对从海量数据中分析与提取知识计算时间高的问题,提出一种基于Hadoop的知识提取算法.本文结合Hadoop的并行处理能力与分布式存储特点,设计了一种知识提取框架,可兼容不同的原型约简方法.基于Map Reduce编程方法将约简方法并行化处理,并且设计了分类准确率高、计算速度快的原型约简组合规则.最终基于真实UCI大数据集进行实验,本框架将最近邻分类器的分类时间提高两个数量级.
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