雷宇

（長江職業(yè)學(xué)院數(shù)據(jù)信息學(xué)院，湖北 武漢 430074）

0 引言

在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用愈發(fā)廣泛的社會背景下，相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究已成為了社會中的焦點問題，如何有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)量已成為技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究重點。尤其在現(xiàn)代化社會背景下，商業(yè)技術(shù)、生產(chǎn)技術(shù)、經(jīng)營技術(shù)不斷更新，導(dǎo)致社會中可用的數(shù)據(jù)量顯著性提升。面對海量增長的數(shù)據(jù)集合，若不及時采用有效的處理方式，不僅會使數(shù)據(jù)存儲出現(xiàn)負(fù)荷危險，甚至?xí)谝欢ǔ潭壬显斐蓪?shù)據(jù)使用的低效率性[1]。為此，本文引進分布式KNN分類器，使用k-近鄰算法，設(shè)計一種大數(shù)據(jù)分類處理方法，確保對價值數(shù)據(jù)集合的有效聚類。

1 基于分布式KNN分類器的大數(shù)據(jù)分類處理方法

1.1 基于分布式KNN分類器聚類大數(shù)據(jù)回歸任務(wù)

在設(shè)計大數(shù)據(jù)分類處理方法的過程中，引進分布式KNN分類器，對大數(shù)據(jù)回歸任務(wù)進行聚類處理。在此過程中，可借鑒分類器運行中的KNN算法，將其定義為一種非參數(shù)計算方法[2]。假定參與訓(xùn)練的大數(shù)據(jù)樣本集合表示為Ds，參與測試的大數(shù)據(jù)樣本集合表示為Ts，每個樣本集合中的數(shù)據(jù)量均表示為n，樣本數(shù)表示為t。此時，可認(rèn)為集合中的每一個數(shù)據(jù)樣本均為一個多元特征的數(shù)據(jù)組[3]。表達公式如下。

公式（1）中：p表示為樣本對應(yīng)屬性；ω表示為樣本數(shù)據(jù)所屬類別。假定數(shù)據(jù)樣本的對應(yīng)空間表示為D，則對于訓(xùn)練大數(shù)據(jù)樣本集合Ds而言，Ds的ω屬于一個已知項；Ts的ω屬于一個未知項。

此時，使用KNN算法對未知項進行檢索，以歐幾里德距離作為度量的標(biāo)準(zhǔn)，選擇K個升序樣本值，對大數(shù)據(jù)樣本集合進行聚類處理。處理過程中，設(shè)定樣本集合的復(fù)雜度表示為n×D，每個樣本均存在k個近鄰點，結(jié)合近鄰點的數(shù)量，對距離進行計算，并將最終的計算結(jié)果作為大數(shù)據(jù)樣本聚類的結(jié)果[4]。此過程可用如下計算公式表示。

公式（2）中：hloss(h)表示為大數(shù)據(jù)樣本聚類結(jié)果（/距離計算結(jié)果）；xi表示為漢明損失量i；Y表示為升序樣本值；q表示為樣本標(biāo)簽長度；h表示為歐幾里德距離度量單位，導(dǎo)出計算結(jié)果，完成對于分布式KNN分類器的大數(shù)據(jù)回歸任務(wù)聚類處理。

1.2 整合MR框架的大數(shù)據(jù)分類處理流程

在完成上述相關(guān)處理的基礎(chǔ)上，結(jié)合MR框架，對大數(shù)據(jù)樣本集合進行分類處理。流程如下圖1所示。

圖1 整合MR框架的大數(shù)據(jù)分類處理流程

按照上述圖1所示的流程，在進行大數(shù)據(jù)分類處理的過程中，可定義一個value處理鍵，將待分類的樣本數(shù)據(jù)進行Map映射處理，完成映射處理后的數(shù)據(jù)樣本集合通常可作為直接樣本數(shù)據(jù)，即存在任意一個處理分區(qū)，可實現(xiàn)對任意鍵進行關(guān)聯(lián)分類處理。而提出的Map映射鍵通常需要應(yīng)用在一個指定中間key上，即與value處理鍵進行配對，當(dāng)匹配結(jié)果存在顯示存在關(guān)聯(lián)性，即可認(rèn)為鍵位具備對應(yīng)分類特征，便可直接將此鍵位與value處理鍵連接，完成配對。當(dāng)匹配結(jié)果存在顯示不存在關(guān)聯(lián)性時，即可認(rèn)為鍵位不具備對應(yīng)分類特征，需要對大數(shù)據(jù)樣本集合進行持續(xù)篩選，只有篩選結(jié)果滿足Map映射關(guān)系時，或映射鍵通常位于指定中間key上時，即可認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)集合與其具備一定的直接關(guān)聯(lián)，此時便可執(zhí)行對樣本的分類處理。綜合上述分析，完成對大數(shù)據(jù)分類處理方法的設(shè)計。

2 對比實驗

在完成上述對基于分布式KNN分類器的大數(shù)據(jù)分類處理方法設(shè)計后，本文提出下述對比實驗，希望通過設(shè)計對比實驗的方式，證明本文設(shè)計方法的有效性。在本文設(shè)計的此次實驗中，選擇Higuust；Guiggi；Caggerts；A-hugs；B-reasts五個大數(shù)據(jù)集合作為此次實驗的數(shù)據(jù)樣本。上述提出的數(shù)據(jù)集合中不僅涉及了大量的實例性內(nèi)容，同時也涵蓋了大量對集合的描述性數(shù)據(jù)內(nèi)容。對提出的大數(shù)據(jù)集合進行描述。

上述提出的大數(shù)據(jù)樣本集合U型均符合交叉對比實驗需求，隨機選擇樣本數(shù)據(jù)集合中的85.0%的數(shù)據(jù)信息作為實驗數(shù)據(jù)（/訓(xùn)練樣本），剩余數(shù)據(jù)樣本則作為對測試數(shù)據(jù)。本次實驗在互聯(lián)網(wǎng)支撐下進行，設(shè)定主分類節(jié)點上包括5個信息節(jié)點，即每組數(shù)據(jù)均可被劃分為5類，信息節(jié)點采用Ei2.0-2560處理器進行處理。除上述提出的實驗要求，與實驗環(huán)境相關(guān)的參數(shù)可用如下表1表示。

表1 實驗環(huán)境布設(shè)

在完成對實驗環(huán)境的布設(shè)后，分別采用本文設(shè)計的基于分布式KNN分類器的大數(shù)據(jù)分類處理方法與傳統(tǒng)分類處理方法，對測試樣本集合進行分類處理。將漢明指數(shù)、加速比值、分類時間等多項參數(shù)作為評估方法的依據(jù)，執(zhí)行對比實驗。結(jié)果如下表2所示，實驗結(jié)果以本文方法/傳統(tǒng)方法表示。

表2中，F(xiàn)表示為方法應(yīng)用價值，如上述表3所示的實驗結(jié)果，看出本文大數(shù)據(jù)分類處理方法，在實際應(yīng)用中，無論是在處理中的漢明損失，或是分類處理時長、加速比值等方面，其優(yōu)勢顯著高于傳統(tǒng)方法。為此，得出本文此次對比實驗的結(jié)果：本文設(shè)計的大數(shù)據(jù)分類處理方法，具有更高的處理效率、更低的數(shù)據(jù)損失率，相比傳統(tǒng)的方法，本文方法更優(yōu)[5]。

表2 對比實驗結(jié)果

3 結(jié)語

本文使用分布式KNN分類器，利用KNN算法，從聚類大數(shù)據(jù)回歸任務(wù)、整合MR框架的大數(shù)據(jù)分類處理流程兩個方面，完成對大數(shù)據(jù)分類處理方法的設(shè)計。并通過對比實驗得出最終結(jié)論：相比傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分類處理方法，本文設(shè)計的大數(shù)據(jù)分類處理方法，具有更高的處理效率、更低的數(shù)據(jù)損失率，整體應(yīng)用價值相對較高。