【摘 要】
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针对K-means算法处理海量数据的聚类效果和速率,提出一种基于MapReduce框架下的K-means算法分布式并行化编程模型。首先对K-means聚类算法初始化敏感的问题,给出一种新的相异
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61074005);辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划项目(LR2012005)
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针对K-means算法处理海量数据的聚类效果和速率,提出一种基于MapReduce框架下的K-means算法分布式并行化编程模型。首先对K-means聚类算法初始化敏感的问题,给出一种新的相异度函数,根据数据间的相异程度来确定k值,并选取相异度较小的点作为初始聚类中心,再把K-means算法部署在MapReduce编程模型上,通过改进MapReduce编程模型来加快K-means算法处理海量数据的速度。实验表明,基于MapReduce框架下改进的K-means算法与传统的K-means算法相比,准确率及收
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