【摘 要】
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随着需要处理数据集的规模越来越大、时效性要求越来越高,对聚类算法的性能和大数据适应能力提出了更高的要求。模糊C均值聚类(FCM)是一种重要的柔性聚类技术,在多个领域
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随着需要处理数据集的规模越来越大、时效性要求越来越高,对聚类算法的性能和大数据适应能力提出了更高的要求。模糊C均值聚类(FCM)是一种重要的柔性聚类技术,在多个领域应用广泛,然而性能和可扩展性是其在大数据时代面临的主要挑战。随着Spark平台的流行,本文设计并实现了Spark平台下的FCM算法Spark-FCM,提高FCM算法的性能和大数据适应性。首先基于FCM算法的计算特点,设计了分布式和缓存敏感的常用矩阵操作,包括乘法、转置和加法等；然后基于矩阵操作,设计了Spark-FCM算法,主要数据结构采用分布式矩阵存储,具有节点间数据移动少和每个步骤分布式计算特点。通过在单机和集群环境下测试,算法具有良好的可扩展性,并可以适应大规模数据集。
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