【摘 要】
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大数据时代的到来给传统的机器学习带来了许多挑战,在机器学习领域对大数据的处理主要使用开源框架Hadoop的MapReduce并行编程模型。许多机器学习算法能够用MapReduce并行化,
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大数据时代的到来给传统的机器学习带来了许多挑战,在机器学习领域对大数据的处理主要使用开源框架Hadoop的MapReduce并行编程模型。许多机器学习算法能够用MapReduce并行化,如决策树、K-means、受限玻尔兹曼机(RBM:Restricted Boltzmann Machine)等。以RBM为例,用MapReduce实现RBM的并行化主要是解决大数据集训练RBM效率低,内存不足的问题。研究基于开源框架的大数据分类问题具有重要的理论意义和应用价值。本文研究了基于MapReduce和受限玻尔兹曼机的大数据分类问题,主要工作包括两部分:(1)关于MapReduce并行化机制的优劣,本文进行了比较研究,得出了一些有价值的结论。(2)在前一个工作的基础上,提出了一种集成RBM的大数据分类方法。该方法大致可分为两步,第一步用MapReduce框架并行训练多个RBM,即在云计算平台的多个结点上同时训练多个RBM;第二步用模糊积分集成训练出的多个RBM,并用于分类未见的数据。对提出的方法与相关的方法进行了实验比较,实验结果证明了提出的方法的有效性。
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