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基于Hadoop的數據驅動的并行增量算法

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  針對傳統支持向量機(SVM)算法難以處理大規模訓練數據的困境,提出一種基于Hadoop的數據驅動的并行增量Adaboost-SVM算法(PIASVM)。利用集成學習策略,局部分類器處理一個分區的數據,融合其分類結果得到組合分類器;增量學習中用權值刻畫樣本的空間分布特性,對樣本進行迭代加權,利用遺忘因子實現新增樣本的選擇及歷史樣本的淘汰;采用基于HBase的控制器組件用以調度迭代過程,持久化中間結果并減小MapReduce原有框架迭代過程中的帶寬壓力。多組實驗結果表明,所提算法具有優良的加速比、擴展率和數據伸縮度,在保證分類精度的基礎上提高了SVM算法對大規模數據的處理能力。

基于Hadoop的數據驅動的并行增量算法

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