【摘 要】
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针对K-means算法在海量数据的处理过程中,由迭代计算次数加大导致的内存不足的问题,提出Spark并行化的K-means算法.将粒子群优化（PSO）与K-means结合,利用PSO来提高K-means的全
【基金项目】
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江苏省自然科学基金（BK20150960）
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针对K-means算法在海量数据的处理过程中,由迭代计算次数加大导致的内存不足的问题,提出Spark并行化的K-means算法.将粒子群优化（PSO）与K-means结合,利用PSO来提高K-means的全局搜索能力,得到初始聚类中心.利用Spark的迭代计算能力,将K-means算法与Spark并行框架结合,提升该算法模型对数据的处理速度,缩短算法的整体运行时间.通过疾病检测数据进行实验,结果表明Spark并行化的PSOK-means算法在保证准确率的同时大大提高了算法的效率,本算法对于海量数据的聚类研
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