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基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究 被引量:12
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作者 崔良中 郭福亮 宋建新 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期7-10,共4页
针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多... 针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。 展开更多
关键词 map/reduce并行编程模型 数据分类算法 贝叶斯算法 海量数据处理
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