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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
1
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。
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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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职称材料
题名
基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究
被引量:
12
1
作者
崔良中
郭福亮
宋建新
机构
海军工程大学电子工程学院
海军参谋部规划和编制局
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第4期7-10,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61701517)
2017年度海军教育理论研究资助项目
文摘
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。
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
Keywords
map
/reduce
parallel programming model
data classification algorithm
Bayesian algorithm
mass data processing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究
崔良中
郭福亮
宋建新
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019
12
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