Hadoop平台分布式SVM算法分类研究

摘要：

随着大数据的发展,分布式支持向量机(SVM)成为该领域研究热点.传统层级分布式SVM算法(CascadeSVM),在Hadoop平台下寻找全局最优支持向量的过程十分缓慢.本文提出了一种改进方法,先将传统的网格法与粒子群(PSO)算法结合,改进了单机PSO算法,再将单机PSO算法与Hadoop平台结合实现了一种新型卫星并行PSO算法(NPP-PSO).实验结果表明,相比于单机SVM算法,本文的分布式SVM算法,在保证了准确率的前提下大幅提高了计算速度;而使用NPP-PSO参数寻优后的分布式SVM,分类准确率相比于分布式SVM算法又有了明显提高.

关键词：机器学习、Hadoop、MapReduce、分布式支持向量机、分布式粒子群算法

所属期刊栏目：26

分类号：TP1;TP3

在线出版日期：2017-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：141-146