【摘 要】
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针对传统的串行K-means聚类算法在处理海量数据时出现性能及初始聚类中心敏感等问题,提出了一种基于Hadoop平台的并行CK-means聚类算法,该算法采用Canopy算法和余弦相似度度
【机 构】
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内蒙古科技大学信息工程学院,神华乌海能源西来峰煤化工公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61562065）,内蒙古自然科学基金资助项目（2015MS0622,2016MS0609）
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针对传统的串行K-means聚类算法在处理海量数据时出现性能及初始聚类中心敏感等问题,提出了一种基于Hadoop平台的并行CK-means聚类算法,该算法采用Canopy算法和余弦相似度度量来改善K-means算法在确定初始聚类中心的盲目性,采用并行计算框架对算法并行扩展,使之能够适应海量数据处理.实验表明,基于Hadoop平台的CK-means并行算法具有更好的聚类质量,在处理海量数据时具有良好的加速比和可扩展性.
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