[发明专利]一种基于Map/Reduce的快速支持向量数据描述方法及系统有效
| 申请号： | 201110443726.9 | 申请日： | 2011-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN102591940A | 公开（公告）日： | 2012-07-18 |
| 发明（设计）人： | 庄进发;吴鸿伟;罗佳 | 申请（专利权）人： | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京恒都律师事务所 11395 | 代理人： | 何自刚 |
| 地址： | 361008 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Map/Reduce的快速支持向量数据描述方法及系统，其中方法包括：对用于支持向量数据描述的数据进行预处理，生成支持向量数据描述的训练数据集D；根据预设置的参数、由训练数据集D生成n个子数据集，预设置的参数包括训练数据集的划分个数；根据n个子数据集，生成MapReduce编程架构下的n个子分类器SVDDi＝(1，......，n)的Map任务，并将Map任务交由Hadoop集群调度器进行运算；调用MapReduce编程架构下的Reduce任务进行子分类器SVDDi＝(1，......，n)的合并，得到训练数据集的SVDD分类器。本发明可以在处理海量数据时，降低SVDD训练数据集的维数，加快SVDD训练速度，同时避免训练中断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 map reduce 快速 支持 向量 数据 描述 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于Map/Reduce的快速支持向量数据描述方法，其特征在于，包括以下步骤：对用于支持向量数据描述的数据进行预处理，生成支持向量数据描述的训练数据集D；根据预设置的参数、由所述训练数据集D生成n个子数据集，所述预设置的参数包括训练数据集的划分个数；根据所述n个子数据集，生成Map/Reduce编程架构下的n个子分类器SVDDi＝(1，......，n)的Map任务，并将所述Map任务交由Hadoop集群调度器进行运算；在所述Hadoop集群调度器运算完成后，调用Map/Reduce编程架构下的Reduce任务进行子分类器SVDDi＝(1，......，n)的合并，得到最后训练数据集的SVDD分类器；其中，所述i、n为自然数。
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