基于云计算的并行K-means聚类算法研究

作     者：谢雪莲 李兰友 Xie Xuelian;Li Lanyou

作者机构：南京工程学院信息化建设与管理办公室南京211167 

基　　金：南京工程学院校级科研重点基金(QKJA2011011) 江苏省属高校自然科学基金(11KJB510005) 国家自然科学基金(61104085) 

出 版 物：《计算机测量与控制》 (Computer Measurement &Control)

年 卷 期：2014年第22卷第5期

页      码：1510-1512页

摘      要：目前数据呈爆炸式增长,海量存储状态,给聚类研究带来了诸如计算复杂性和计算能力不足都很多问题;而云计算平台通过负载均衡,动态配置大量的虚拟计算资源,有效地突破了耗时耗能的瓶颈,在海量数据挖掘中体现出了其独特的优势;文章深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行K-means算法,并结合MapReduce分布式计算模型,给出了算法设计的方法和策略,包括MapReduce处理的map、shuffle和Reduce 3个过程,仿真结果表明K-means并行算法的效率较高。

主 题 词：云计算技术 Hadoop MapReduce K-means算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-4598.2014.05.061

馆 藏 号：203227612...