【摘 要】
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在竞争激烈的市场环境下,为了更好分析商业用户信息,赢得更多的商业用户,需要进行海量大数据分析。本文针对传统K-means算法自身初始聚类选取的缺陷和单机串行聚类算法的局限
【机 构】
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凌拓（上海）商贸有限公司北京分公司,华北理工大学电气工程学院
【基金项目】
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河北省自然科学基金(ZD2014077)
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在竞争激烈的市场环境下,为了更好分析商业用户信息,赢得更多的商业用户,需要进行海量大数据分析。本文针对传统K-means算法自身初始聚类选取的缺陷和单机串行聚类算法的局限性,提出了一种改进的K-means聚类算法。结合当前主流的开源云计算平台Hadoop,把改进的算法并行化,克服了传统串行聚类算法在海量数据处理时的不足,以某大型网络存储服务企业每日商业用户网络存储资源使用量为实验数据,验证了算法的高效性和可行性。
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