| 分布式k-means聚类算法的改进 |
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| 引用本文： | 宋玲,戚云枫,齐东阳.分布式k-means聚类算法的改进[J].广西大学学报(自然科学版),2014(5). |
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| 作者姓名： | 宋玲 戚云枫 齐东阳 |
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| 作者单位： | 广西大学 计算机与电子信息学院,广西 南宁,530004 |
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| 基金项目： | 广西自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 经典的分布式k-means聚类算法随机选取初始聚类中心，进行多次的迭代，容易使得聚类效率低，网络通信量大，而且聚类结果不稳定。针对这些问题，提出一种改进的分布式k-means聚类算法。该算法通过划分数据集，计算属性最密集的k个数据块作为聚类中心，以确保聚类中心的代表性，进而减少算法的迭代计算次数，提高聚类效率。通过在Hadoop分布式平台上进行实验，结果表明改进算法能减少迭代次数和收敛时间。
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| 关 键 词： | k-means聚类 分布式算法 MapReduce计算模型 聚类中心 |
Optimization of k-means clustering algorithm in hadoop distributed computing framework |
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| SONG Ling,QI Yun-feng,QI Dong-yang.Optimization of k-means clustering algorithm in hadoop distributed computing framework[J].Journal of Guangxi University(Natural Science Edition),2014(5). |
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| Authors: | SONG Ling QI Yun-feng QI Dong-yang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | k-means clustering distributed algorithm MapReduce model clustering center |
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