【摘 要】
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传统的K-means算法由于随机选择初始聚类中心,使得聚类结果不精确。随着网络数据量的激增,传统的串行算法运算时间明显太长,有研究者利用Hadoop并行框架进行K-means并行化研
【机 构】
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传统的K-means算法由于随机选择初始聚类中心,使得聚类结果不精确。随着网络数据量的激增,传统的串行算法运算时间明显太长,有研究者利用Hadoop并行框架进行K-means并行化研究,虽然提高了算法的运行时间,但K-means算法在聚类判定时需要反复迭代,反复进行磁盘的读写操作,很大一部分时间花费在磁盘操作上,并行算法的效率大打折扣。为此,本文提出基于Spark框架的改进并行K-means算法,通过对RDD的操作有效解决了频繁的磁盘读写。在标准数据集下,进行对比实验,通过聚类效果和算法并行的加速比,验证
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