【摘 要】
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经典的分布式K-means 聚类算法随机选取初始聚类中心，进行多次的迭代，容易使得聚类效率低，网络通信量大，而且聚类结果不稳定。针对这些问题，提出一种改进的分布式K-means 聚类
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院 广西南宁530004
【出 处】
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第9届全国计算机支持的协同工作学术会议(CCSCW-2014)
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经典的分布式K-means 聚类算法随机选取初始聚类中心，进行多次的迭代，容易使得聚类效率低，网络通信量大，而且聚类结果不稳定。针对这些问题，提出一种改进的分布式K-means 聚类算法。该算法通过划分数据集，计算属性最密集的k 个数据块作为聚类中心，以确保聚类中心的代表性，进而减少算法的迭代计算次数，提高聚类效率。通过在Hadoop 分布式平台上进行实验，结果表明改进算法能减少迭代次数和收敛时间。
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