计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
4期
1060-1064
,共5页
代亮%许宏科%陈婷%钱超%梁殿鹏
代亮%許宏科%陳婷%錢超%樑殿鵬
대량%허굉과%진정%전초%량전붕
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
最小二乘支持嚮量機%MapReduce編程模式%跼部多模型方法%加速比%可擴展性
최소이승지지향량궤%MapReduce편정모식%국부다모형방법%가속비%가확전성
least squares support vector machine%MapReduce programming pattern%local multi-model method%speedup%scaleup
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.
針對最小二乘支持嚮量機處理大規模數據集耗時長且受內存限製的特點,將跼部多模型方法與MapReduce編程模式相結閤,提齣一種併行最小二乘支持嚮量機迴歸模型.模型由兩組MapReduce過程組成,首先按照輸入樣本集對樣本數據進行聚類操作,再對聚類後得到的子類按輸齣樣本集進行二次聚類操作,分彆得到跼部模型數目和各跼部模型綜閤加權輸齣計算結果.實驗結果錶明,併行最小二乘支持嚮量機迴歸模型具有較好的加速比和可擴展性.
침대최소이승지지향량궤처리대규모수거집모시장차수내존한제적특점,장국부다모형방법여MapReduce편정모식상결합,제출일충병행최소이승지지향량궤회귀모형.모형유량조MapReduce과정조성,수선안조수입양본집대양본수거진행취류조작,재대취류후득도적자류안수출양본집진행이차취류조작,분별득도국부모형수목화각국부모형종합가권수출계산결과.실험결과표명,병행최소이승지지향량궤회귀모형구유교호적가속비화가확전성.
