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基于Map/Reduce的樸素貝葉斯數(shù)據(jù)分類算法研究
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分類算法 貝葉斯算法 海量數(shù)據(jù)處理
摘要：針對目前機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類問題,選擇樸素貝葉斯算法作為研究對象。首先,通過對樣本數(shù)據(jù)特征屬性的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)調(diào)整,提高算法處理的準(zhǔn)確率;然后,改進(jìn)樸素貝葉斯算法分類器模型,使其能夠利用Map/Reduce并行編程模型,采用多計(jì)算資源節(jié)點(diǎn)并行處理,進(jìn)一步提高處理速度。最后,對UCI dataset數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明:改進(jìn)后的算法在海量數(shù)據(jù)分類處理中具有更好的性能表現(xiàn)。
海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)雜志要求:
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