【摘 要】
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典型的K-means算法利用手肘法选择合适的K值在实际项目中应用的较多,但是手肘法获取K值自动性低,以及面对海量数据的处理,效率上也有待提高。提出利用手肘法关系图初始点和末
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典型的K-means算法利用手肘法选择合适的K值在实际项目中应用的较多,但是手肘法获取K值自动性低,以及面对海量数据的处理,效率上也有待提高。提出利用手肘法关系图初始点和末尾点连接的关系直线,求K值范围下直线y值与误差平方和的最大差值的方法,最大差值对应的K值为手肘法的最优肘点,由于手肘法需要多次迭代以及数据集稠密度对关系图的影响较小,提出利用数据集预抽样并且将程序部署在spark平台之上的方式自动获取手肘法的肘点K值,这样不仅根据此方法自动获取K-means最优K值而且提高了大数据集的处理效率。
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