【摘 要】
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随着MapReduce并行化框架的流行,各种数据挖掘算法的并行化也成为了当下研究的热点。主成分分析（Principle Components Analysis,PCA）算法的并行化也得到了越来越多的关注。通
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,东北大学软件学院
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金资助项目(61225012,71325002);国家自然科学基金资助项目(61572123);高等学校博士学科点专项科研基金优先发展领域资助课题(20120042130003)资助
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随着MapReduce并行化框架的流行,各种数据挖掘算法的并行化也成为了当下研究的热点。主成分分析（Principle Components Analysis,PCA）算法的并行化也得到了越来越多的关注。通过对目前PCA算法的并行化研究的成果进行总结,发现这些PCA算法并行程度并不完全,特别是特征值计算过程。整个PCA算法流程分为两个阶段：相关系数矩阵求解阶段和矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）阶段。通过当前最流行的并行框架MapReduce,融合矩阵的Q
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