【摘 要】
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针对K-means算法处理海量数据存在严重的内存不足,提出利用MapReduce并行化K-means,但是普通的K均值存在收敛速度慢、易陷入局部最优和对初始聚类中心的选取等局限性,因此选
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61170120)
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针对K-means算法处理海量数据存在严重的内存不足,提出利用MapReduce并行化K-means,但是普通的K均值存在收敛速度慢、易陷入局部最优和对初始聚类中心的选取等局限性,因此选择了经ACO改进过的ACO-K-means聚类算法。实验结果表明,经MapReduce并行化的ACO-K-means,不仅具有良好的加速比和扩展性,其收敛性以及聚类精度均得到了改善。
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