【摘 要】
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针对大数据的海量与高维特性,提出一种在云计算平台上基于MapReduce框架的距离三角不等式Canopy-Kmeans并行聚类算法。利用三角不等式的原理减少计算冗余,提高原算法的执行速
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金项目(2012MS0611)
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针对大数据的海量与高维特性,提出一种在云计算平台上基于MapReduce框架的距离三角不等式Canopy-Kmeans并行聚类算法。利用三角不等式的原理减少计算冗余,提高原算法的执行速度。实验结果表明,该算法减少了I/O以及网络传输的消耗,克服了算法陷入局部最优解的缺点,使之能够充分利用集群的计算和存储能力对大数据进行聚类分析。
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