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无线电日常监测产生了T级别的海量监测数据,但缺乏有效的数据分析软件。聚类分析是无线电监测数据分析的一个重要算法,基于Hadoop的K-means算法,使用Map Reduce编程框架,将传统的单机串行聚类算法K-means用分布式、并行的方式实现,使其适用于分布式、海量的无线电监测数据的分析和计算。本文分析了该算法的时间和空间复杂度。