基于KNN算法大数据处理算法研究与应用

基于KNN算法大数据处理算法研究与应用

基于KNN算法大数据处理算法研究与应用

  • 适用:本科,大专,自考
  • 更新时间2021年
  • 原价: ¥305
  • 活动价: ¥200 (活动截止日期:2021-10-25)
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基于KNN算法大数据处理算法研究与应用

基于KNN算法大数据处理算法研究与应用 

摘要:在适应不同环境的企业发展的条件之下,提供有包括企业或具有确定相对运动的构件的组合等在互联网上注册的名称,是互联网比较重要的部分、成套的设备、系统控制在内的完整的网络平台服务。构建有自己的电子商务寄放平台,大数据是我国重要的信息来源。随着市民、其他空间三维立体上的网络化时代经验和知识的快速发展,提供有包括企业或具有确定相对运动的构件的组合等在互联网上注册的名称,构建有自己的电子商务寄放平台的到来。大数据有利有弊,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源平台网络数据时代作为大规模数据分析的主流经验和知识之一,在很多模式的基础上。在此基础上,在数据较大的时代背景下,基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式,特别是数据存储模型在Spacti矢量大规模数据管理中的Al备检、数据转换、空间三维立体上的咨询及数据可视化本论文中,提出了用于大规模有方向性的数据的组织化和管理的方法体系和关键经验和知识。

关键词:矢量大数据,全世界或一个地区的山川、气候变化等自然环境及物产、交通、居民点等社会经济因素的总的情况网络化时代系统(GIS),空间三维立体上的数据管理,Hadoop,耕地质量等别数据

Research and Implementation of Large Data Processing Algorithms

Abstract:In the era of big data, data has become an important part of national basic strategic resources. With the rapid development of 大数据网络时代, citizen s, the means of spatial data acquisition are more and more diversified, and the application of geographic information technology in all walks is more extensive and thorough. The big data is the 'double-edged sword'. The explosive growth of vector data in high precision and breadth provides a good opportunity for national macro-scientific decision-making, But at the same time, in order to maximize the effect, the effective method of collating and managing large-scale vector data has become a reality. Difficulties that need to be urgently addressed in applications. In recent years, cloud computing platform 网络数据时代, as one of the mainstream technologies of large-scale data analysis, has achieved excellent performance in large-scale data processing based on distributed storage system HDFS and parallel computing system MapReduce. On this basis, under the background of large data, 网络数据时代 advantage of cloud computing platform is combined with the practical application requirement of Chinese industry information management system, and vector large data management is realized. Especially, in this paper, The method system and key technology of the organization and management of vector data are verified by experiments.

keyword:Vector Large Data, Geographic Information System (大数据网络时代), Spatial Data Management, 网络数据时代, Cultivated Land Quality and Other Data

目录

第1章引言 1

1.1课题的简介与意义 1

1.2国内外研究现状与分析 2

第2章大数据算法概述 3

第三章KNN算法实现手写数字的识别应用 13

3.1KNN算法如何应用于数字识别 13

3.2KNN算法数字识别准备步骤 13

3.3实现数字识别的方法 14

第6章结论与展望 15

参考文献 16

第1章引言

1.1课题的简介与意义

因为要适应不同的人的上网要求,提供一些企业的一些网络地址,是网上比较重要的一部分、成套动力设备中起主要作用的机器、寄件系统、系统控制在内的完整的网络平台服务。我们有一个自己的平台,现如今数据发展越来越快速了,且现在变化十分多,不同的各个领域都有不停的更新。近年来,中国实施了“大数据”战略并实施了。2015年,国家会议为促进数据开发发行了行动平台,国家大数据战略的实施被明确推进,大数据被认为是基本的战略资源。在宇宙网络化时代科学领域,随着国家基本测量·制作、地球观测系统、位置网络化时代服务系统、社会网络w、互联网等空间三维立体上的数据经验和知识的发展和发展,空间三维立体上的数据取得的速度显示了爆炸性的增长。目前,根据中国地质调查所计划形成的基本网络化时代数据已达到一定程度。北京一个公交卡的适用数据一天4000万次,地铁一天1000万次。数据常常被人们当作手臂一样,非常重要。大空间三维立体上的数据的增加带来了传统大数据网络时代产业特别是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式,一般来说,经互联网新一代的高性能计算与开发成熟,是相关理论和方法逐渐开始渗透到G投资领域。为了实现工业化和商业空间三维立体上的数据自动处理断路软件的基础软件,尤其是归档软件。目前,在远程传感大数据w领域中心形成了基于云存储和离散性能计算的体系平台,该平台聚集在一起、储存、组织化、解析、可视化和应用。但是,有关有方向性的大数据的研究还需要改进。另一方面,由于大规模有方向性的数据包含诸如国家经济、国防、其他基础设施的特殊因素,因此共享大规模有方向性的数据非常困难,适用较少。是互联网上识别企业或具有确定相对运动的构件的组合的网络地址注册、成套动力设备中起主要作用的机器、寄件系统、系统控制在内的完整的网络平台服务。构建有自己的电子商务寄放平台”为背景,将大规模有方向性的数据的保存、管理、可视化、应用的关键经验和知识作为焦点,不仅促进中国大规模空间三维立体上的数据软件产品的开发,也具有重要的理论意义。

1.2国内外研究现状与分析

科学的经营和研究理论发现,现在各项都在发展,经过计算机经验,知识,模式的扩展,大数据时代下模式各种各样。近年来,为了描述网络化时代爆炸的新时代数据被使用。顶尖国际学术杂志,标志了可以适应于各种不一样的需求,如不同类别,不同特点。还有不同的阶段的个人需要或者不同发展阶段的公司的需求,提供有包括企业或具有确定相对运动的构件的组合等在互联网上注册的名称,互联网上的公司注册、成套动力设备中起主要作用的机器、寄件系统、系统控制在内的完整的网络平台服务。发展出属于自己的电子商务寄放平台,在商业部门,如Google、微软、IBM、Alijiba和Baidu等这种大型的跨国公司是需要很完善成熟的驱动系统。2013年,中国成立了天然资源基金的“大数据”研究项目组。从科学到商业,然后到政治,全世界都开始理解大数据是网络化时代采矿和知识发现的宝物。因此,也称为用于大规模数据研究和应用的“自然测试场”。通过巨大的数据经验和知识的流动被驱动,经过发展至今,现在的大数据网络进步颇多,研究人员在大适应一些有一样性质与特征的东西所形成类别,在不同阶段的个人需求,公司的需求,提供有包括企业或具有确定相对运动的构件的组合等在互联网上注册的名称,是互联网上识别企业或具有确定相对运动的构件的组合的网络地址注册、成套动力设备中起主要作用的机器、寄件系统、系统控制在内的完整的网络平台服务。

参考文献

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[4]楼巍. 面向大数据的高维数据挖掘经验和知识研究[D].上海大学,2013.

[5]张常淳. 基于MapReduce的大数据连接算法的设计与优化[D].中国科学经验和知识大学,2014.

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[8]宋亚奇. 云平台下电力设备监测大数据存储优化与并行处理经验和知识研究[D].华北电力大学(北京),2016.

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[10]宋杰,孙宗哲,毛克明,鲍玉斌,于戈. MapReduce大数据处理平台与算法研究进展[J]. 软件学报,2017,28(03):514-543.

[11]樊变霞. 面向大数据的加密方法研究[D].湖北师范大学,2016.

[12]唐云. 基于Spark的大规模分布式矩阵运算算法研究与实现[D].南京大学,2016.

[13]魏姁妲. 基于大数据处理经验和知识的“专家机器人”研究[D].长春工业大学,2016.

[14]王婷. 基于网络数据时代平台的电信企业客户应用数据分析系统的研究与实现[D].北京邮电大学,2018.

[15]吴夙慧,K- means 算法研究综述,南京大学,2011.

[16]李洋,K-means 聚类算法在入侵检测中的应用, 长沙理工大学,2007.



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