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.

关键词：Spark、KNN、MapReduce

所属期刊栏目：7

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：127-129