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一种并行化的分类算法研究

     

摘要

研究并实现了基于Spark的KNN算法的并行构建.分析了MapReduce模型和Spark在处理迭代计算方面的优劣,结合KNN算法的自身特点设计了对应的Map算子和Reduce算子,实现了KNN算法的Spark并行化.实验结果表明,较传统的KNN串行算法和MapReduce并行KNN算法,基于Spark的并行KNN分类算法具有较好的效率和较高的可扩展性.

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