改进的CK-means优化及并行策略

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：cgy1922

【摘要】

：

针对大数据背景下K-means存在选取质心导致的局部最优解、聚类速度慢的问题,提出一种Flink平台下的CK-means聚类优化及并行策略。从算法优化层面,采用Canopy算法确定聚类数目k并选取初始质心;从并行化加速层面,基于Flink平台设计了一种面向CK-means的并行加速策略,并分析不同并行度对计算耗时的影响。经实验,相较于K-means算法,CK-means算法的准确率与迭代次数间的比

【作者】

：

赵鑫汪丽娟行艳妮赵燚赵京霞钱育蓉

【机构】

：

新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

大数据加速策略内存计算并行化聚类算法 big dataacceleration strategymemory computingparallelizat

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61966035,61562086),新疆维吾尔自治区教育厅创新团队项目(XJEDU2016S035)

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