【摘 要】
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K-means聚类算法是常用于处理大数据的算法之一,与其它算法相比,其具有明显的优势,但K-means聚类算法也具有易于陷入局部最优且对初始聚类中心敏感的缺点。随着大数据时代的
【机 构】
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玉林师范学院数学与统计学院,玉林师范学院商学院
【基金项目】
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2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升资助项目(2019KY0609),2017年广西高校中青年教师科研基础能力提升资助项目(2017KY0540)
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K-means聚类算法是常用于处理大数据的算法之一,与其它算法相比,其具有明显的优势,但K-means聚类算法也具有易于陷入局部最优且对初始聚类中心敏感的缺点。随着大数据时代的到来,传统的K-means聚类算法已无法满足需求。因此,需要更高效率的算法来应对需求。为此,本文在传统的K-means算法的基础之上进行改进,首先利用模糊聚类算法(FCM)获取初始中心,然后将改进后的K-means算法在MapReduce环境下运行,通过实验探索与研究证明该环境下的并行化的改进的K-means聚类算法能够大幅提高数据
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