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基于MapReduce框架下K-means的改进算法  
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【英文篇名】 Improved K-means algorithm based on MapReduce framework
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【作者】 阴爱英; 吴运兵; 朱敏琛; 张莹;
【英文作者】 Yin Aiying; Wu Yunbing; Zhu Minchen; Zhang Ying; Dept. of Computer Engineering; Zhicheng College of Fuzhou University; College of Mathematics & Computer Science; Fuzhou University;
【作者单位】 福州大学至诚学院计算机工程系; 福州大学数学与计算机科学学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2018年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 MapReduce框架; K-means算法; 数据挖掘; 聚类分析;
【英文关键词】 MapReduce framework; K-means algorithm; data mining; clustering analysis;
【摘要】 针对海量数据背景下K-means聚类结果不稳定和收敛速度较慢的问题,提出了基于MapReduce框架下的K-means改进算法。首先,为了能获得K-means聚类的初始簇数,利用凝聚层次聚类法对数据集进行聚类,并用轮廓系数对聚类结果进行初步评价,将获得数据集的簇数作为K-means算法的初始簇中心进行聚类;其次,为了能适应于海量数据的聚类挖掘,将改进的K-means算法部署在MapReduce框架上进行运算。实验结果表明,在单机性能上,该方法具有较高的准确率和召回率,同时也具有较强的聚类稳定性;在集群性能上,也具有较好的加速比和运行速度。
【英文摘要】 Focusing on the unstable result and slow convergence of K-means clustering algorithm for huge amount of data,this paper proposed an improved K-means algorithm based on MapReduce framework.Firstly,in order to obtain the initial cluster number of K-means clustering,it used hierarchical clustering method to cluster the dataset,and evaluated the clustering result by silhouette coefficient.It clustered the cluster number of the acquired data set as the initial cluster center of the K-means algorithm.Secondly,in ...
【基金】 福建省自然科学基金资助项目(2017J01755); 福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT160658,JAT160077); 福建省科技计划项目(2016R0095)
【更新日期】 2018-08-15
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 随着大数据时代的来临,如何从海量数据中快速而准确地挖掘出有用的信息,已成为学术界和工业界普遍关注的问题。在传统的数据挖掘算法中,聚类分析得到广泛应用,而K-means算法作为一种基于划分的聚类方法[1],由于其简单高效,成为了运用比较广泛的一种聚类算法。然而,传统的K-mean

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