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在大数据时代,传统聚类算法已无法满足各领域的应用需求,如何改造使之适应大数据,是当前的研究热点。因此,提出基于Hadoop平台的并行化Canopy聚类算法,采用Map Reduce来实现并进行仿真实验验证,以加速比和聚类精确度作为评价指标,证明该算法在保证精确度的同时大幅提高运算速度。
基于Hadoop平台的并行化Canopy聚类算法
【摘 要】
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在大数据时代,传统聚类算法已无法满足各领域的应用需求,如何改造使之适应大数据,是当前的研究热点。因此,提出基于Hadoop平台的并行化Canopy聚类算法,采用Map Reduce来实现
【机 构】
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福建船政交通职业学院信息工程系
【出 处】
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电脑知识与技术:学术交流
【发表日期】
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2018年10Z期
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研项目资助(项目编号:JA15657,项目名称:基于Hadoop平台的大数据挖掘算法优化研究).
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