改進K—means算法的MapReduce并行化研究
2016-05-31 22:55:29李蘭英董義明孔銀周秋麗
哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報 2016年1期
李蘭英+董義明+孔銀+周秋麗
摘要：針對K-means在處理海量數(shù)據(jù)時，因初始聚類中心的選取不確定，從而導(dǎo)致收斂速度過慢的問題。本文提出了改進的K-means算法，首先用模糊聚類的思想對數(shù)據(jù)集進行模糊分類，其次采用動態(tài)計算聚類中心的方式對數(shù)據(jù)集進行二次分類，最后將算法在MapReduce模型上進行了實現(xiàn).實驗結(jié)果表明，改進后的算法不僅提高了加速比，而且算法的收斂速度更快。endprint
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