【摘 要】
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传统k-means算法的聚类中心需要经过多次迭代运算才能最终稳定,而MapReduce计算框架下的k-means聚类算法在处理迭代运算时效率并不理想.针对上述问题,提出一种新的基于MapRed
【基金项目】
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山西省自然科学基金（2015011040）
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传统k-means算法的聚类中心需要经过多次迭代运算才能最终稳定,而MapReduce计算框架下的k-means聚类算法在处理迭代运算时效率并不理想.针对上述问题,提出一种新的基于MapReduce的k-means聚类算法.该算法对传统k-means算法进行了改进,通过将k-means聚类问题转化为Map和Reduce两阶段的k-means＋＋算法聚类问题,并将权值概念和单通道技术引入到传统k-means＋＋算法中,提升了算法在MapReduce框架中的执行效率.实验分析表明,该方法较之传统方法具有更好的
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