【摘 要】
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模糊K-means算法是一种能够定量地确定事物亲属关系的软聚类算法,由于该算法在大规模数据的分析和处理中存在的不足,因此提出一种基于MapReduce模型的并行化实现。首先在Map
【基金项目】
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陕西省青年科学基金项目(编号:71701160),西安医学院教学改革研究项目(编号:2018JG-07)资助
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模糊K-means算法是一种能够定量地确定事物亲属关系的软聚类算法,由于该算法在大规模数据的分析和处理中存在的不足,因此提出一种基于MapReduce模型的并行化实现。首先在Map函数的输出传递给其他节点的Reduce函数之前,改进Combine函数设计,增加本地中间结果处理,减少通信开销,以提高MapReduce任务计算速度。然后在Hadoop分布式计算平台上对多组规模不同的数据集进行测试。实验表明,基于MapReduce的并行模糊K-means算法适合大规模数据的分析和处理,而且执行速度提高了约1.9
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