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基于MapReduce的最小二乘支持向量机回归模型
被引量:
4
1
作者
代亮
许宏科
+2 位作者
陈婷
钱超
梁殿鹏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第4期1060-1064,共5页
针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型。模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再...
针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型。模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再对聚类后得到的子类按输出样本集进行二次聚类操作,分别得到局部模型数目和各局部模型综合加权输出计算结果。实验结果表明,并行最小二乘支持向量机回归模型具有较好的加速比和可扩展性。
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关键词
最小二乘支持向量机
MapReduce编程模式
局部多模型方法
加速比
可扩展性
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职称材料
题名
基于MapReduce的最小二乘支持向量机回归模型
被引量:
4
1
作者
代亮
许宏科
陈婷
钱超
梁殿鹏
机构
长安大学电子与控制工程学院
长安大学信息工程学院
IBM中国系统与科技开发中心
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第4期1060-1064,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51308057,51378073)
中国博士后科学基金面上资助项目(2014M550475)
+3 种基金
国家教育部创新团队发展计划资助项目(IRT1050)
交通运输部基础研究基金资助项目(2010-319-812-080)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2014JQ8354)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(0009-2014G1321041,2013G3324005)
文摘
针对最小二乘支持向量机处理大规模数据集耗时长且受内存限制的特点,将局部多模型方法与MapReduce编程模式相结合,提出一种并行最小二乘支持向量机回归模型。模型由两组MapReduce过程组成,首先按照输入样本集对样本数据进行聚类操作,再对聚类后得到的子类按输出样本集进行二次聚类操作,分别得到局部模型数目和各局部模型综合加权输出计算结果。实验结果表明,并行最小二乘支持向量机回归模型具有较好的加速比和可扩展性。
关键词
最小二乘支持向量机
MapReduce编程模式
局部多模型方法
加速比
可扩展性
Keywords
least squares support vector machine
MapReduce programming pattern
local multi-model method
speedup
scaleup
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于MapReduce的最小二乘支持向量机回归模型
代亮
许宏科
陈婷
钱超
梁殿鹏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
4
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