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基于MPI将ML-k NN算法并行化,以解决多标签学习领域中的大规模分类问题,控制计算的时间开销,这也是首次将MPI应用到多标签学习领域.通过与传统的串行ML-k NN的对比实验,验证了所提方法的可行性和有效性.另外,允许数据集以特征为单位划分,这使得该方法在处理高维数据时具有更大的优势.
基于MPI的ML-kNN算法并行
【摘 要】
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基于MPI将ML-k NN算法并行化,以解决多标签学习领域中的大规模分类问题,控制计算的时间开销,这也是首次将MPI应用到多标签学习领域.通过与传统的串行ML-k NN的对比实验,验证
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,浙江省通信产业服务有限公司温州市分公司,云南省交通科学研究院
【出 处】
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郑州大学学报(理学版)
【发表日期】
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2018年3期
【基金项目】
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重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyj A40001,cstc2014jcyj A40022);重庆教委科学技术研究项目(自然科学类)(KJ1400436)
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