一种基于Hadoop云计算平台大数据聚类算法设计

作     者：司福明 卜天然 SI Fu-ming;BU Tian-ran

作者机构：安徽机电职业技术学院信息工程系安徽芜湖241000 

基　　金：安徽省教育厅2016年度高校自然科学研究重点项目"大中型企业员工绩效评价理论模型信息化研究与实现"(KJ2016A134) 

出 版 物：《通化师范学院学报》 (Journal of Tonghua Normal University)

年 卷 期：2016年第37卷第4期

页      码：9-12,65页

摘      要：为了提高聚类的准确度,对传统聚类挖掘算法进行分析、改进和优化,在云计算Hadoop平台上进行DBIK-means算法的并行化,降低了算法的时间复杂度,提高了计算效率.通过实验验证,结果表明DBIK-means算法具有高效、准确、稳定、安全等特性,适合大规模数据集的聚类挖掘.

主 题 词：Hadoop 云计算平台 大数据 聚类挖掘算法 并行化 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.13877/j.cnki.cn22-1284.2016.04.003

馆 藏 号：203138198...