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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
1
作者
张石磊
武装
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第S2期115-118,共4页
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...
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。
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关键词
云计算
HADOOP平台
并行K-means
mapreudce
初始化聚类中心
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职称材料
题名
一种基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化的研究
被引量:
29
1
作者
张石磊
武装
机构
北京信息科技大学计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第S2期115-118,共4页
文摘
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。
关键词
云计算
HADOOP平台
并行K-means
mapreudce
初始化聚类中心
Keywords
Cloud computing
Hadoop
Parallel K-means
MapReduce
Clustering center initialization
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化的研究
张石磊
武装
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
29
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