【摘 要】
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针对传统K-means算法在处理海量数据时存在计算效率低和时间复杂度高的缺点,提出一种基于Spark计算框架的改进K-means算法。利用网格单元保存数据点的空间位置信息,通过与聚
【机 构】
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天津理工大学智能计算及软件新技术天津市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571328),天津市自然科学基金项目(15JCTPJC60100),天津市普通高等学校本科教学质量与教学改革研究计划基金项目(171006008F)
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针对传统K-means算法在处理海量数据时存在计算效率低和时间复杂度高的缺点,提出一种基于Spark计算框架的改进K-means算法。利用网格单元保存数据点的空间位置信息,通过与聚类中心的空间位置关系减少冗余计算,为提高算法处理海量数据的能力,采用Spark框架对算法进行并行化实现。在集群环境下进行测试,基于Spark框架的改进后算法能有效降低计算的时间复杂度,算法具有良好扩展性,计算效率有显著提高。
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