【摘 要】
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经典的分布式k-means聚类算法随机选取初始聚类中心，进行多次的迭代，容易使得聚类效率低，网络通信量大，而且聚类结果不稳定。针对这些问题，提出一种改进的分布式k-means聚类算法。
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFAA253003)
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经典的分布式k-means聚类算法随机选取初始聚类中心，进行多次的迭代，容易使得聚类效率低，网络通信量大，而且聚类结果不稳定。针对这些问题，提出一种改进的分布式k-means聚类算法。该算法通过划分数据集，计算属性最密集的k个数据块作为聚类中心，以确保聚类中心的代表性，进而减少算法的迭代计算次数，提高聚类效率。通过在Hadoop分布式平台上进行实验，结果表明改进算法能减少迭代次数和收敛时间。
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