基于ML-kNN算法的大数据分类系统设计

摘要

传统的大数据分类系统无法对海量数据的独立标签进行相关处理,导致系统内大数据的分类处理结果精确度较低。针对这一问题,提出了基于ML-kNN算法的大数据分类系统设计。系统硬件部分采用C/S混合式架构,处理器的设计选用单片机模式;系统软件部分通过设计大数据准备模块将数据集群的节点信息分配传递到系统的处理器中,通过数据模拟层提取大数据的分类特征,依据大数据的非结构文本特点设计大数据分类模块,同时基于ML-kNN算法设计分类结果分析模块,计算出数据集的样本特征标签概率,从而完成大数据分类系统的设计。测试证明,随着数据量的不断增多,该系统分类处理数据的准确率与召回率较传统的数据分类系统具有显著优势,在大数据的分类处理方面具有更好的性能。