改进CK-means+算法及并行实现

为降低K值的不确定性和初始聚类中心的随机性对聚类结果的影响,提出一种基于优化Canopy算法和均值计算法的改进K-means算法——CK-means+。优化Canopy算法,降低距离阈值T不确定性对最终输出K值的影响,通过Canopy算法和均值计算法得到K值和初始中心点。在UCI数据集上,结合Spark框架并行化,实验结果表明,相较其它算法,CK-means+算法效率更高,可以更好适应大规模数据应用场景。