I big datas tidevarv är det en mycket intressant och utmanande uppgift att analysera och extrahera kunskap från storskaliga datamängder. Tillämpningen av standardverktyg för datautvinning i sådana datamängder är inte enkel. Därför krävs en ny klass av skalbar gruvdriftsmetod som omfattar den enorma lagrings- och bearbetningskapaciteten hos molnplattformar. I detta arbete föreslår vi en ny distribuerad partitioneringsmetod för prototyp reduktion tekniker i närmaste grannklassificering. Dessa metoder syftar till att representera ursprungliga utbildningsdata som ett minskat antal fall. Deras huvudsakliga syfte är att påskynda klassificeringsprocessen och minska lagringskraven och känsligheten för buller från närmaste granne regel. Standardmetoderna för reduktion av prototyper klarar dock inte av mycket stora datamängder. För att övervinna denna begränsning utvecklar vi en MapReduce-baserad ram för att distribuera funktionen av dessa algoritmer genom ett kluster av datorelement, som föreslår flera algoritmiska strategier för att integrera flera partiella lösningar (reducerade uppsättningar av prototyper) i en enda. Den föreslagna modellen gör det möjligt att tillämpa algoritmer för reduktion av prototyper över problem med klassificering av stora data utan betydande noggrannhetsförlust. Vi testar vår modells snabbare kapacitet med datauppsättningar upp till 5,7 miljoner instanser. Resultaten visar att denna modell är ett lämpligt verktyg för att förbättra prestandan hos närmaste granne klassificerare med big data.
Triguero m.fl. REF utvecklade en MapReduce-baserad ram som heter MRPR för att distribuera funktionen hos algoritmer för reduktion av prototyper.
MRPR: A MapReduce solution for prototype reduction in big data classification
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}