基于云计算平台Hadoop的并行kmeans聚类算法设计研究.doc

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2019-10-23 发布于江西
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基于云计算平台Hadoop的并行kmeans聚类算法设计研究第38卷第10期计算机科学 V01．38No．10 2011年10月 Science Oct201l Computer 基于云计算平台Hadoop的并行k-means 聚类算法设计研究赵卫中1’4 马慧芳孔4 傅燕翔3 史忠植4 湘潭大学信息工程学院湘潭411105 1 西北师范大学数学与信息科学学院兰州730070 2 湘潭大学机械工程学院湘潭411105 3 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 4 摘要随着数据库技术的发展和Internet的迅速普及，实际应用中需要处理的数据量急剧地增长。致聚类研究面临许多新的问题和挑战，如海量数据和新的计算环境等。深入研究了基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法，给出了算法设计的方法和策略。在多个不同大小数据集上的实验表明，设计的并行聚类算法具有优良的加速比、扩展率和数据伸缩率等性能，适合用于海量数据的分析和挖掘。关键词云计算，Hadoop平台，并行k-means，MapReduce ResearchonParallelk-means Basedon Platform AlgorithmDesign ltadoop ZHAO MA SHI Wei-zhonga”Hui―fare’‘FU Zhong-zhi4 Yan-xian93 ofInformation College Engineering。xiangtan 411105，China 1 University，Xiangtan ofMathematics College andInformation．NorthwestNormal 730070。China 2 University。／．．amhou ofMechanical College 411105，China 3 Engineering，XiangtanUniversity。Xiangtan of Information of of 100190，China 4 KeyLaboratoryIntelligent Processing，InstituteComputingTechnology，ChineseAcademySciences，Beijing AbstractInthe decades，datahasbeenStudied anda inassofmethodsandtheorieshave past clustering extensively been the suchas achieved．However，withof