【摘 要】
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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
【基金项目】
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2016年度广西中青年教师基础能力提升项目（KY2016LX516）
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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。
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