【摘 要】
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在云计算环境下，针对K-means算法的经典并行方案的不足，提出面向数据分布的K-means算法．M叩任务实现一次K-means算法迭代得到局部聚类中心，Reduce任务对局部聚类中心进行再聚类得
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,东南大学成贤学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61139002)资助;江苏省科技支撑计划项目(BE2014135)资助;江苏省产学研联合创新资金前瞻性研究项目(BY2014003-15)资助
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在云计算环境下，针对K-means算法的经典并行方案的不足，提出面向数据分布的K-means算法．M叩任务实现一次K-means算法迭代得到局部聚类中心，Reduce任务对局部聚类中心进行再聚类得到全局数据聚类中心，并将其传递给下一轮MapReduce，直到聚类结束．算法的理论分析和实验结果表明：提出的方案无论是运行时间还是迭代次数都比经典方案有一定的降低．
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