【摘 要】
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针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合,同时提高人工蜂群算法
【机 构】
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湖北大学信息化建设与管理处,湖北大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究重点项目(D20141005)
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针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合,同时提高人工蜂群算法的搜索能力与开发能力,该策略能够有效地提高聚类处理的性能;采用混沌映射与反向学习作为ABC种群的初始化策略,提高搜索的解质量;将聚类算法基于Hadoop的MapReduce编程模型实现,通过最小化类内距离的平方和实现对大数据的聚类处理。实验结果表明,该算法有效地提高了大数据集的聚类质量,同时加快了聚类速度。
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