【摘 要】
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针对大数据带来的海量信息,传统的数据挖掘方法已经不再适用。近些年来很多学者提出新的数据挖掘方式,或者在传统的方法上进行改进,但是还远不足以处理这些海量信息。在总结
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针对大数据带来的海量信息,传统的数据挖掘方法已经不再适用。近些年来很多学者提出新的数据挖掘方式,或者在传统的方法上进行改进,但是还远不足以处理这些海量信息。在总结已有方法的基础上,提出一种基于Canopy的K-Means并行化算法。与传统的K-Means算法相比,本文提出的改进方法会通过密度确定初始中心,然后在Hadoop分布式集群上运行K-Means算法。实验证明,该方法在保证精度的情况下,能降低运算复杂度从而提高计算效率。
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