基于 Hadoop 平台的 KNN 算法 MapReduce 程序设计与实现

"基于Hadoop平台的MapReduce程序实现KNN算法" 本文档概述了基于Hadoop平台设计编写的MapReduce程序，实现了KNN（K-近邻分类）算法。该程序使用了经典的Iris数据集，包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。通过计算测试样本与训练样本之间的欧式距离，选取K个距离最小的样本，以多数投票原则选择这K个样本中最多的类别作为测试样本的分类。 一、MapReduce程序的设计 MapReduce程序设计的目的是为了实现KNN算法。该程序主要分为三个部分：Mapper、Reducer和 Driver。Mapper部分负责读取训练集数据，计算测试样本与训练样本之间的欧式距离，并输出测试样本的编号作为key，距离和训练样本的类别作为value。Reducer部分负责将key值相同的value合并，并按照距离从小到大排序，选取前K条记录的类别做多数投票，得到测试样本的分类。 二、Iris类的封装 为了实现KNN算法，需要封装Iris类，包含四个属性（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和一个标签共5个数据成员。同时，还实现了一个方法distance，用来计算两个Iris属性之间的欧式距离。 三、Mapper的实现 在Mapper中，我们每次读取训练集中的一行，即训练集的一个样本。对于测试集中的每个测试样本，计算与这个训练样本的欧式距离。之后，将测试样本的编号作为mapper输出的key，将距离和训练样本的类别作为mapper输出的value。 四、Reducer的实现 在Reducer中，我们需要按照距离从小到大排序。在排序这个过程，我们利用了TreeMap这个数据结构，该结构会对数据自动排序储存。之后选取前K条记录的类别做多数投票，就可以得到这个测试样本分类的预测。 五、实验过程 实验过程包括编译打包结果、运行结果和预测结果。在编译打包结果中，我们需要将MapReduce程序编译成可执行文件。在运行结果中，我们需要输入运行命令，包括训练集文件夹、测试集文件和输出文件夹等参数。在预测结果中，我们选择数据集的前140条作为训练集，后10条去掉label作为测试集，预测结果表明该MapReduce程序可以正确地实现KNN算法。 六、结论 基于Hadoop平台的MapReduce程序实现了KNN算法，可以正确地预测测试样本的分类。该程序的设计和实现提供了一个实用的解决方案，可以应用于大规模数据分类问题。