%0 Journal Article
%T MapReduce并行化压缩近邻算法
%A 张明阳
%A 王婷婷
%A 翟俊海
%A 郝璞
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2017
%X 摘要 压缩近邻(CNN:Condensed Nearest Neighbors)是Hart针对K-近邻(K-NN:K-Nearest Neighbors)提出的样例选择算法,目的是为了降低K-NN算法的内存需求和计算负担.但在最坏情况下,CNN算法的计算时间复杂度为O(n3),n为训练集中包含的样例数.当CNN算法应用于大数据环境时,高计算时间复杂度会成为其应用的瓶颈.针对这一问题,本文提出了基于MapReduce并行化压缩近邻算法.在Hadoop环境下,编程实现了并行化的CNN,并与原始的CNN算法在6个数据集上进行了实验比较.实验结果显示,本文提出的算法是行之有效的,能解决上述问题
%K 压缩近邻
%K K-近邻
%K 样例选择
%K MapReduce
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4236.shtml