【摘 要】
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随着数据的海量增长,数据聚类算法的研究面临着海量数据挖掘和处理的挑战;针对K-means聚类算法对初始聚类中心的依赖性太强、全局搜索能力也差等缺点,将一种改进的人工蜂群算
【基金项目】
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四川省教育厅一般项目(15ZB0318);四川文理学院一般项目(2014Z012Y);四川文理学院智能计算与物联网工程技术中心资助
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随着数据的海量增长,数据聚类算法的研究面临着海量数据挖掘和处理的挑战;针对K-means聚类算法对初始聚类中心的依赖性太强、全局搜索能力也差等缺点,将一种改进的人工蜂群算法与K-means算法相结合,提出了ABC_Kmeans聚类算法,以提高聚类的性能;为了提高聚类算法处理海量数据的能力,采用MapReduce模型对ABC_Kmeans进行并行化处理,分别设计了Map、Combine和Reduce函数;通过在多个海量数据集上进行实验,表明ABC_Kmeans算法的并行化设计具有良好的加速比和扩展性,适用于当今海量数据的挖掘和处理。
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