【摘 要】
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针对现有大数据分类算法中存在准确率低的问题,本文提出一种基于差异灰狼优化决策树的大数据分类方法.该方法首先将复杂的大数据输入Map-Reduce框架中,采用主成分分析法对输
【基金项目】
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河南省教育厅青年基金项目(QN2016182).
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针对现有大数据分类算法中存在准确率低的问题,本文提出一种基于差异灰狼优化决策树的大数据分类方法.该方法首先将复杂的大数据输入Map-Reduce框架中,采用主成分分析法对输入数据进行降维;然后利用支持向量机对压缩后的数据进行粗略分类;最后采用基于差异灰狼优化的决策树对支持向量机输出的类标签进行精细分类,获得更高的分类准确度.实验结果表明,相比于其他分类算法,本文提出的方法在复杂大数据分类方面具有明显的优势.
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