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云计算通过MapReduce技术来应用KNN算法。

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简介:
通过云计算技术,MapReduce框架得以应用于KNN算法的实现。具体而言,该应用环境设置在vmware虚拟机上,并安装了unbuntu 14系统,同时在系统中部署了hadoop。文件中收录了MapReduce和KNN算法的java代码,以及包含训练数据的excel表格文件,此外还提供了详尽的教程文档,该文档以手把手的方式指导用户如何运用代码和相关文件进行操作。

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  • 基于MapReduceKNN中的实现
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    本研究探讨了在KNN算法中运用基于云计算的MapReduce技术,旨在提升大数据环境下的分类与回归任务效率,优化资源利用。 本段落介绍在VMware虚拟机上安装Ubuntu14系统,并在其上安装Hadoop以实现云计算中的MapReduce来执行KNN算法的过程。文件包括了相关的Java代码、训练数据的Excel表格以及详细的教程文档,该文档详细指导如何使用提供的代码和文件进行操作。
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    本PPT全面介绍云计算的基本概念、核心技术及其广泛应用领域,包括云服务模型、部署模式及安全策略等关键议题。 云计算技术及应用主要介绍云计算的技术原理及其在各个领域的实际应用情况。
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    本项目通过MapReduce框架高效实现了经典的K-means聚类算法,适用于大规模数据集处理,提高了计算效率与集群资源利用率。 这是我基于MapReduce实现的Kmeans算法,使用Java语言编写,在一个完全分布式系统上运行良好。
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    本教程通过具体Python代码实例讲解了k近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)算法的工作原理及其在实际问题中的应用。 邻近算法或K最近邻(kNN)分类是数据挖掘中最简单的分类技术之一。所谓K最近邻是指每个样本由它最接近的k个邻居来代表。kNN的核心思想是在特征空间中,如果一个样本周围最多的几个邻居属于某一类别,则该样本也归为这一类,并具有这类别的属性。在确定待分样本所属类别时,仅依据其附近的少数几个样本来决定。 这种方法依赖于少量邻近的样本,在分类决策时不考虑全局判别规则或边界问题。这意味着kNN主要根据周围有限数量的相关邻居来判断一个新数据点应归属哪个类群,而不是基于整个特征空间中的分布情况。因此对于类别区域交叉重叠较多的数据集来说,该方法可能不是最佳选择。
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    《云计算技术及应用课程设计》是一本专注于云计算理论与实践的教学书籍,通过丰富的案例和项目帮助学生深入理解并掌握云计算的关键技术和应用场景。 在撰写关于应用领域问题和技术解决方案的文章时,需要详细阐述以下几个方面:首先明确要解决的具体应用领域的问题;其次介绍关键技术及其原理;然后探讨如何利用云计算或物联网技术来解决问题,并描述这些技术的应用场景与优势;接着构建一个清晰的逻辑框架,展示解决方案的整体思路和步骤。此外,还需详细介绍系统的软硬件结构设计。 为了使文章内容更加直观易懂,在文字说明之外还应配合使用图表进行辅助表达。整个文档应当做到条理分明、语言通顺,并且图文并茂地呈现信息。
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    本书《云计算基础技术及应用—计算机网络》深入浅出地介绍了云计算环境下计算机网络的基础理论和技术实现,内容涵盖网络架构、协议设计以及云服务中的安全与管理等方面。 近年来,云计算作为信息技术领域的热点技术迅速发展起来。通过互联网连接的大量计算资源池为用户提供按需访问计算能力、存储空间和服务的能力是其核心特征之一。全球科技巨头如谷歌、亚马逊、IBM及微软等纷纷将云计算视为未来业务发展的关键战略,并推动了市场格局的变化。 在中国,中国电信、中国移动和中国联通等主要ISP(Internet Service Provider)提供商通过互联网接入服务支持用户使用各种设备访问云资源,包括PC电脑、手机和平板电脑等。这些基础设施为个人和企业提供了一个便捷的平台来利用云计算提供的强大功能和服务。 计算机网络是支撑云计算运行的基础架构之一。它由分布在全球不同位置且具有独立功能的多台计算机构成,并通过通信线路互相连接起来实现资源共享与信息交换的目标。作为全球最大的互联网,Internet将数十亿用户联结在一起,形成一个复杂的系统结构。其中每个子网都包含若干个计算机节点,这些节点利用路由器和统一协议进行数据传输。 TCPIP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)是支撑整个互联网运行的核心通信标准之一。它由网络层的IP协议与传输层的TCP协议组成,并定义了电子设备如何接入互联网以及在它们之间交换信息的具体规则。TCPIP模型包括四层:应用层、传输层、互连网(网络)层和数据链路(物理连接)层次,每一层级负责特定的功能。 对于云计算来说,TCPIP不仅确保了用户能够通过ISP顺利访问云服务,还保证了这些服务的安全性和可靠性。例如,在开发环境中使用TCP/IP协议进行远程协作;在提供端,则利用它来开放并管理资源库以供全球范围内客户访问。同时,网络安全措施的实施也至关重要,这将有助于保障云计算平台免遭各种潜在威胁,并保护用户数据不受侵害。 综上所述,计算机网络是实现云计算服务不可或缺的一部分。随着技术的进步和应用需求的增长,未来几年内我们可以期待看到更多创新性的解决方案诞生于这一领域中,从而进一步促进社会各层面的数字化转型与发展进程。
  • MapReduce下的KNN与K-means实现.zip_bottleudc_hadoop_java_mapReduce_p
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    本资源为Hadoop环境下使用Java语言在MapReduce框架下实现K-近邻(KNN)及K均值(K-means)算法的项目压缩包,适用于大数据分析学习与实践。 实现KNN算法和K-means算法的详细过程包括以下几个步骤: 对于KNN(k-近邻)算法: 1. 数据预处理:首先对数据进行清洗、归一化等操作,确保输入的数据集适合后续分析。 2. 选择合适的距离度量方法:例如欧氏距离、曼哈顿距离等。根据具体应用场景的需要来确定使用哪种方式衡量样本之间的“相似性”或“接近程度”。 3. 确定K值大小:通过交叉验证等方式找到最佳参数,避免过拟合问题的发生。 4. 对测试集中的每个点执行以下操作: - 计算该数据点与训练集中所有其他实例的距离; - 找出距离最近的k个邻居; - 根据这k个最邻近样本中出现最多的类别作为预测结果。 对于K-means算法: 1. 初始化聚类中心:随机选取或采用特定策略选择初始质心的位置。 2. 分配数据点到最近的簇:计算每个数据实例与各个已选定质心之间的距离,并将其分配给离它最近的那个簇。 3. 更新各组的平均值(即新的聚类中心): - 计算当前所属同一簇的所有样本特征向量均值,作为新一轮迭代过程中的临时“代表点”; 4. 重复第2步和第3步直到满足停止条件为止:例如当分配给每个簇的数据不再变化时或者达到了预定的最大迭代次数。 需要注意的是,在实际应用中还需要考虑如何处理异常值、选择合适的聚类数目等问题。
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    《云计算技术及应用竞赛试题集》汇集了各类关于云计算技术及其应用领域的竞赛题库,旨在帮助读者深入理解和掌握云计算的相关知识与技能。 分为:IaaS 云平台搭建、IaaS 云平台运维、PaaS 云平台搭建、PaaS 云平台运维、大数据平台搭建、大数据平台运维以及 SaaS 云应用开发(如大数据学情分析)与微信小程序开发。