【摘 要】
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k-modes是一种代表性的分类数据的聚类算法。首先对k-modes聚类算法的实现过程进行了改进:通过在分配数据对象到簇时更新这个簇中各个属性项的次数,使得在遍历一次全部数据对
【基金项目】
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国家自然科学基金(61103046);上海市自然科学基金(11ZR1401200)
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k-modes是一种代表性的分类数据的聚类算法。首先对k-modes聚类算法的实现过程进行了改进:通过在分配数据对象到簇时更新这个簇中各个属性项的次数,使得在遍历一次全部数据对象就能计算出新的簇中心。为了使k-modes能够处理大规模分类数据,在Hadoop平台上用MapReduce并行计算模型实现了k-modes算法。实验表明:在处理大量数据时,并行k-modes比串行k-modes极大地缩短了聚类时间,取得了较好的加速比。
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