基于Hadoop的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的并行增量算法
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針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)（SVM）算法難以處理大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的困境，提出一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的并行增量Adaboost-SVM算法（PIASVM）。利用集成學(xué)習(xí)策略，局部分類(lèi)器處理一個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)，融合其分類(lèi)結(jié)果得到組合分類(lèi)器；增量學(xué)習(xí)中用權(quán)值刻畫(huà)樣本的空間分布特性，對(duì)樣本進(jìn)行迭代加權(quán)，利用遺忘因子實(shí)現(xiàn)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(diào)度迭代過(guò)程，持久化中間結(jié)果并減小MapReduce原有框架迭代過(guò)程中的帶寬壓力。多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法具有優(yōu)良的加速比、擴(kuò)展率和數(shù)據(jù)伸縮度，在保證分類(lèi)精度的基礎(chǔ)上提高了SVM算法對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力。
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