基于MapReduce的SVM態(tài)勢評估算法
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支持向量機（SVM）可以解決傳統(tǒng)態(tài)勢評估算法無法兼顧的“維數(shù)災難…‘過學習”及“非線性”等難題，卻無法應對大規(guī)模樣本的問題。為了有效應對態(tài)勢評估中的大數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，提出了一種基于MapReduce的SVM（ MR-SVM）態(tài)勢評估算法。該算法利用MapReduce并行計算模型，同時結(jié)合SVM可并行化的特點，通過設計主要的map函數(shù)和reduce函數(shù)，實現(xiàn)了SVM算法的并行化和主要參數(shù)的選取。在搭建的Hadoop平臺上對改進算法與原算法進行了比較驗證：對于小規(guī)模樣本，改進算法反而“化簡為繁”，不比原算法效率高；但在大規(guī)模樣本的處理上，原算法的訓練時間隨樣本規(guī)模呈指數(shù)型增長，而改進算法的訓練時間隨樣本規(guī)模并沒有特別明顯的增幅，體現(xiàn)出了較好的時間優(yōu)勢。實驗結(jié)果表明，基于MapReduce改進的SVM很好地彌補了原算法“樣本規(guī)模”的短板，更適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡態(tài)勢評估。
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