【摘 要】
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针对经典K-means聚类算法存在易陷入局部最优解的缺点,提出并实现了一种基于Hadoop的改进型遗传聚类算法.该算法利用遗传算法具有全局性和并行性的特点去处理K-means聚类算法易陷入局部最优的缺点,在此基础上对遗传算法进行改进,然后将改进后的遗传算法与K-means算法相结合,为提高算法执行效率,将其基于Hadoop平台进行了实现.通过实验将该改进方法与经典聚类算法进行对比分析,实验结果表明该方法在聚类准确性和聚类效率上均有较大的提高.
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702093),东北石油大学青年科学基金(2020QNL-02)。
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针对经典K-means聚类算法存在易陷入局部最优解的缺点,提出并实现了一种基于Hadoop的改进型遗传聚类算法.该算法利用遗传算法具有全局性和并行性的特点去处理K-means聚类算法易陷入局部最优的缺点,在此基础上对遗传算法进行改进,然后将改进后的遗传算法与K-means算法相结合,为提高算法执行效率,将其基于Hadoop平台进行了实现.通过实验将该改进方法与经典聚类算法进行对比分析,实验结果表明该方法在聚类准确性和聚类效率上均有较大的提高.
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