聚类分析是从大量数据中获取有效信息的重要手段,用于聚类分析的算法称为聚类算法。k-means聚类算法具备简单、快速、有效等诸多优点,是使用范围最广泛的经典聚类算法之一。如今,快速发展的互联网产业导致了数据量的剧增,传统k-means算法已无法满足海量数据的聚类需求,因此,k-means算法MapReduce并行化以及针对并行化k-means算法的优化研究尤为重要。本文将探讨并行化k-means算法的实现方式,并以此为基础采用适合海量数据处理需求的算法优化策略,目标是降低算法时间和空间复杂度的同时获取更优质的聚类结果。本文从k-means算法优化与并行化的研究现状出发,分析了目前k-means算法优化方法主要是针对串行k-means,与此同时k-means并行化研究主要围绕算法设计展开,由此可知现阶段国内外对并行化k-means算法的优化研究尚属薄弱环节,因此本文确立了采用时间复杂度较低的算法对并行化k-means进行优化的研究思路。作为铺垫,本文介绍了分布式开源框架Hadoop、编程模式MapReduce以及提供协同过滤、聚类、分类等大规模机器学习算法分布式实现的算法库Mahout;然后着重研究了k-means算法原理、算法缺陷以及它在Mahout中的并行化实现方式;最后,采用针对并行化k-means算法优化方法,即利用时间复杂度极低的“粗聚类”算法Canopy对并行化k-means进行优化。在算法性能测试阶段,本文利用Mahout算法库提供的算法驱动等接口将Canopy优化前后的k-means算法予以实现,并将优化前后的算法应用在Hadoop分布式测试平台上,采用控制变量法调整参数,将算法应用在呈高斯分布的数据集上进行聚类性能测试。分析实验数据可知,优化算法的聚类性能明显更优——在保证算法效率的前提下,以更少的迭代次数收敛于更准确的质心,并且在算法稳定性方面也有显著的提升。总体来看,基于Canopy的k-means算法优化效果明显。