【摘 要】
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为提高大数据聚类效率,提出一种基于Hadoop框架的K均值聚类算法。采用Hadoop框架所用的MapReduce模型,将大数据划分成许多数据块。在Map阶段提出权重K均值聚类算法,对每一个
【机 构】
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郑州工业应用技术学院信息工程学院,郑州大学软件与应用科技学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502204).
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为提高大数据聚类效率,提出一种基于Hadoop框架的K均值聚类算法。采用Hadoop框架所用的MapReduce模型,将大数据划分成许多数据块。在Map阶段提出权重K均值聚类算法,对每一个数据块独立聚类,得到聚类中心和权重;在Reduce阶段提出加权融合K均值聚类算法,对Map阶段得到的聚类中心和权重进行融合,得到最终的聚类结果。在HIGGS数据集上进行聚类实验,实验结果表明,该算法在保持聚类准确率的前提下大幅提升了大数据聚类时K均值聚类算法的运算效率。
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