【摘 要】
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针对传统K-Means算法存在准确率低、聚类速度慢的问题,从K-Means算法优化和Flink框架并行层面对K-Means算法优化。为避免算法陷入局部最优解,采用质心间最大距离原则选出k个
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61562086、61462079);新疆“万人计划”后备基金项目(wr2015bj01);新疆维吾尔自治区高校科研基金项目(XJEDU2017002)
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针对传统K-Means算法存在准确率低、聚类速度慢的问题,从K-Means算法优化和Flink框架并行层面对K-Means算法优化。为避免算法陷入局部最优解,采用质心间最大距离原则选出k个质心;为提高大数据量下的K-Means聚类速度,提出用k-d树算法划分数据集实现操作算子并行化,设置多个TaskManager数目和CPU核数加速F-KMeans算法的执行。实验结果表明,较K-Means算法,F-KMeans算法的准确率提高了约3.6%;F-KMeans算法在DataSource耗时降低了45.45%,
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