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ML-kNN算法在大数据集上的高效应用 被引量:5
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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。 展开更多
关键词 多标签分类 ml-knn算法 聚类 大数据集
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