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ML-kNN算法在大数据集上的高效应用
被引量:
5
1
作者
陆凯
徐华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期84-88,共5页
k近邻多标签算法(ML-k NN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中。随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需。利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-k NN算法,并在四...
k近邻多标签算法(ML-k NN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中。随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需。利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-k NN算法,并在四个规模不同的数据集上进行了一系列实验。实验结果表明,基于此思想的ML-kNN算法不论在精度、性能还是效率上都略胜一筹。
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关键词
多标签分类
ml-knn
算法
聚类
大数据集
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职称材料
题名
ML-kNN算法在大数据集上的高效应用
被引量:
5
1
作者
陆凯
徐华
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期84-88,共5页
基金
江苏省自然科学基金(No.BK20140165)
国家留学基金委项目(No.201308320030)
文摘
k近邻多标签算法(ML-k NN)是一种懒惰学习算法,并已经成功地应用到实际生活中。随着信息量的不断增大,将ML-kNN算法运用到大数据集上已是形势所需。利用聚类算法将数据集分为几个不同的部分,然后在每一个部分中使用ML-k NN算法,并在四个规模不同的数据集上进行了一系列实验。实验结果表明,基于此思想的ML-kNN算法不论在精度、性能还是效率上都略胜一筹。
关键词
多标签分类
ml-knn
算法
聚类
大数据集
Keywords
multi-label
classification
multi-label
k
nearest
neighbo
(
r
ml-knn
)
cluste
r
big data set
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ML-kNN算法在大数据集上的高效应用
陆凯
徐华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
5
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