MapReduce框架下基于R-树的k-近邻连接算法.pdf
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一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
二、算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
三、算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
3.1k近邻图介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.2密度峰值理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.3基于k近
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基于聚类算法与K近邻的离群点检测方法
一、引言
随着大数据时代的来临，处理海量的数据并从中发现有用的信息成为了一个重要的挑战。离群点检测是数据挖掘领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别出那些与大部分数据显著不同的数据点。这些离群点可能包含重要的信息，如异常事件、错误数据等。本文将介绍一种基于聚类算法与K近邻的离群点检测方法，该方法能够有效地从大规模数据中识别出离群点。
二、聚类算法与K近邻的基本原理
1.聚类算法
聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集分成若干个组或簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇之间的数据相似性较低。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN
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K-近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种基本的机器学习算法，其由来可以追溯到1960年代。
一、提出时间与提出者
K-近邻算法最初由Cover和Hart在1967年（也有说法认为是1968年）提出。这两位学者是机器学习领域的先驱，他们的研究对后续的机器学习算法发展产生了深远影响。
二、算法背景与动机
在K-近邻算法提出之前，机器学习领域已经存在多种分类和回归方法。然而，这些方法往往依赖于复杂的数学模型和参数估计，这在实际应用中可能带来诸多不便。Cover和Hart提出K-近邻算法的初衷是为了寻找一种更简单、更直观的分类方法，该方法能够基于样本数
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基于MapReduce 的数据聚集运算算法
冷芳玲，鲍玉斌，高伟，于戈
( 东北大学信息科学与工程学院，沈阳 110004)
摘要：为解决数据仓库中海量数据的处理效率问题，可以采用数据聚集预计算的方法，但是
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文章编号：1006-5911(2012)07-1503-07
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吴昊1,2,倪志伟1,2,王会颖1,2,3+
(1.合肥工业大学管理学院，安徽合肥230009;
2.合肥工业大学教育部过程优化与智能决策重点实验室，安徽合肥230009;
3.安徽财贸职业学院电子信息系，安徽合肥230601)
摘要：云计算环境下应用蚁群算法分布式并行对问题进行求解的研究较少，且蚁群算法存在搜索时间长和易收敛于非最优解的缺陷，当问题的规模较大时求解困难。为此应用云计算技术将蚁群算法并行化，提出基于MapReduce的蚁群算法。该算法将分治思想和模拟退火算法融入蚁群算法，改进其缺陷，
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Big Data Algorithm and Practice大数据算法与实践金运志E-mail: jyzkm@swfu.edu.cnSouthwest Forestry University,School of Big Data and Intelligence Engineering大数据与智能工程学院 数据科学与工程系基于MapReduce 的KNN并行分类算法1 KNN算法概述2 KNN分类算法3 基于MapReduce的KNN并行分类算法1.1 KNN算法的由来(1)猜猜看：最后一行未知电影属于什么类型的电影。电影名称打斗次数接吻次数电影类型California Man??3104