[发明专利]一种基于Hadoop的并行k近邻分类方法无效
| 申请号： | 201210071445.X | 申请日： | 2012-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN102622446A | 公开（公告）日： | 2012-08-01 |
| 发明（设计）人： | 高阳;杨育彬;王灵江;商琳 | 申请（专利权）人： | 南京大学;南京大学江阴信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 夏雪 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hadoop 并行 近邻 分类 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于Hadoop的并行k近邻分类方法，包括如下步骤：
(1)数据预处理；
(2)在Hadoop平台各个节点的Mapper端并行计算一个测试数据与位于该节点的训练数据的距离；
(3)在所述Mapper端用选择算法确定该测试数据的局部k近邻数据，将所有局部k近邻数据发送到Hadoop各个节点的Reducer端；
(4)在所述Reducer端接收该测试数据的所有局部k近邻数据，用选择算法确定全局k近邻数据；
(5)利用所述全局k近邻数据对该测试数据进行分类，得到该测试数据的分类结果；
(6)重复执行步骤(2)至(5)，得到所有测试数据的分类结果。
2.根据权利要求1所述一种基于Hadoop的并行k近邻分类方法，其特征在于：所述局部k近邻数据为(key，value)，其中key为测试数据，value为所述距离和训练数据的类标的组合数据。
3.根据权利要求1所述一种基于Hadoop的并行k近邻分类方法，其特征在于：所述步骤(5)中，分类的依据是D-F理论。
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