【摘 要】
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针对K-means聚类算法受初始类中心影响，聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题，提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means聚类改进算法，并利用MapReduce编程模型实
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2012ZX07-307-002)
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针对K-means聚类算法受初始类中心影响，聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题，提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means聚类改进算法，并利用MapReduce编程模型实现了改进算法的并行化。通过搭建的Hadoop分布式计算平台对不同样本数据集分别进行10次准确性实验和效率实验，结果表明：a)聚类的平均准确率在实验所采用的四种UCI标准数据集上，相比原始K-means聚类算法和基于粒子群优化算法改进的K-means聚类算法都有所提高；b)聚类的平均运行效率在实验所采用的五种大小递增的随机
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