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基于Hadoop平台的KNN分类器的优化和实现

作者:王江涛; 陈锻生; 温新竹mapreduceneighbor欧式距离hadoop集群加速比

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。

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太原理工大学学报·社会科学版

《太原理工大学学报·社会科学版》(CN:14-1269/C)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《太原理工大学学报·社会科学版》其办刊宗旨是:以邓小平建设有中国特色社会主义理论为指导,坚持四项基本原则,坚持改革开放,坚持"百花齐放、百家争鸣"的方针,努力宣传、认真贯彻执行党和国家有关科技出版的方针、政策、法规,为繁荣我校学术研究,促进学科发展,提高教学科研水平,发现和培养人才,为振兴山西经济、振兴我国煤炭事业做贡献。

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