| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 课题来源 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第18-32页 |
| 2.1 MapReduce模型 | 第18-25页 |
| 2.1.1 MapReduce工作原理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 开源Hadoop | 第20-22页 |
| 2.1.3 分布式文件系统HDFS | 第22-25页 |
| 2.2 主成分分析概述 | 第25-30页 |
| 2.2.1 奇异值分解算法 | 第25-27页 |
| 2.2.2 主成分分析算法 | 第27-30页 |
| 2.3 本章总结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于MapReduce的奇异值分解算法研究 | 第32-50页 |
| 3.1 算法基础 | 第32-37页 |
| 3.1.1 矩阵的QR分解 | 第32-35页 |
| 3.1.2 并行矩阵分解 | 第35-37页 |
| 3.2 并行奇异值分解算法设计 | 第37-44页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第37-39页 |
| 3.2.2 算法设计 | 第39-42页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第42-44页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于MapReduce的主成分分析算法研究 | 第50-60页 |
| 4.1 并行主成分分析算法设计 | 第50-55页 |
| 4.1.1 算法思想 | 第50-52页 |
| 4.1.2 算法设计 | 第52-55页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 主成分分析在实际数据中的应用 | 第60-74页 |
| 5.1 对家庭消费性支出的应用分析 | 第60-64页 |
| 5.2 对医疗数据的应用分析 | 第64-68页 |
| 5.3 对电子竞技的比赛数据应用分析 | 第68-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 工作总结 | 第74-75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82页 |