基于云计算Hadoop平台下K-Means聚类方法的研究与改进

作     者：张爱科 ZHANG ai-ke

作者机构：柳州职业技术学院广西柳州545006 

基　　金：2016年度广西中青年教师基础能力提升项目(KY2016LX516) 

出 版 物：《柳州职业技术学院学报》 (Journal of Liuzhou Vocational & Technical College)

年 卷 期：2017年第17卷第3期

页      码：104-109页

摘      要：研究Hadoop平台下的K-means聚类方法的并行化改进,针对传统K-means聚类存在的固有缺陷,提出通过密度计算来确定初始K值和初始中心点的方法,并设计了基于云计算Hadoop平台的并行化过程。实验证明,改进后的K-means聚类方法具有更好的性能,能有效地从海量数据中快速、高效地发现和获取真正有价值的信息。

主 题 词：Hadoop平台 K-means 并行化 密度计算 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16221/j.cnki.issn1671-1084.2017.03.027

馆 藏 号：203255152...