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一种基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化的研究 被引量:29

Clustering Algorithm Optimization Research Based on Hadoop
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摘要 随着信息技术的飞速发展,需要处理的数据量急剧增长,聚类算法的研究面临着海量数据分析和处理的挑战。对K-means聚类算法的优化进行了深入的研究,提出了首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法。对不同大小的数据集进行测试实验,证明该优化算法具有更好的时间性、正确性和稳定性,适合于海量数据的分析和处理。 随着信息技术的飞速发展,需要处理的数据量急剧增长,聚类算法的研究面临着海量数据分析和处理的挑战。对K-means聚类算法的优化进行了深入的研究,提出了首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法。对不同大小的数据集进行测试实验,证明该优化算法具有更好的时间性、正确性和稳定性,适合于海量数据的分析和处理。
作者 张石磊 武装
出处 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S2期115-118,共4页 Computer Science
关键词 云计算 HADOOP平台 并行K-means MapReudce 初始化聚类中心 Cloud computing Hadoop Parallel K-means MapReduce Clustering center initialization
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献22

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共引文献152

同被引文献166

引证文献29

二级引证文献103

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