[发明专利]一种基于Hadoop的并行化SVM求解方法有效
| 申请号： | 201210072523.8 | 申请日： | 2012-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN102750309A | 公开（公告）日： | 2012-10-24 |
| 发明（设计）人： | 高阳;罗爱宝;商琳;杨育彬 | 申请（专利权）人： | 南京大学;南京大学江阴信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 夏雪 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Hadoop的并行化SVM求解方法，包括如下步骤：将数据存储于分布式的集群文件系统中；根据数据的分布状况，在各个数据块上执行随机抽样过程，并将随机抽取的样本数据一一分配并形成若干的数据子集；在所述数据子集上进行局部第一方法；将各个数据子集上进行局部第一方法的结果进行取平均的融合，输出平均结果。本发明能够在不损失精度的情况下处理海量数据下的Pegasos求解，大大缩短运行时间，并且能够有好的拓展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 hadoop 并行 svm 求解 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Hadoop的并行化SVM求解方法，包括如下步骤：(1)将数据存储于分布式的集群文件系统中；(2)根据数据的分布状况，在各个数据块上执行随机抽样过程，并将随机抽取的样本数据一一分配并形成若干的数据子集；(3)在所述数据子集上进行局部第一方法；(4)将各个数据子集上进行局部第一方法的结果进行取平均的融合，输出平均结果。
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