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面向大规模数据快速聚类K-means算法的研究 被引量：17
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作者 郭占元 林涛 《计算机应用与软件》 2017年第5期43-47,53,共6页
为进一步提高K-means算法对大规模数据聚类的效率,结合MapReduce计算模型,提出一种先利用Hash函数进行样本抽取,再利用Pam算法获取初始中心的并行聚类方法。通过Hash函数抽取的样本能充分反映数据的统计特性,使用Pam算法获取初始聚类中... 为进一步提高K-means算法对大规模数据聚类的效率,结合MapReduce计算模型,提出一种先利用Hash函数进行样本抽取,再利用Pam算法获取初始中心的并行聚类方法。通过Hash函数抽取的样本能充分反映数据的统计特性,使用Pam算法获取初始聚类中心,改善了传统聚类算法依赖初始中心的问题。实验结果表明该算法有效提高了聚类质量和执行效率,适用于对大规模数据的聚类分析。 展开更多
关键词 大规模数据 聚类算法 MAPREDUCE hash样本抽样 PAM算法
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