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k-means聚类算法的MapReduce并行化实现

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针对k-means聚类算法特点,给出了MapReduce编程模型实现k-means聚类算法的方法,Map函数完成每个记录到聚类中心距离的计算并重新标记其属于的新聚类类别,Reduce函数根据Map函数得到的中间结果计算出新的聚类中心,供下一轮MapReduce Job使用。实验结果表明:k-means算法MapReduce并行化后部署在Hadoop集群上运行,具有较好的加速比和良好的扩展性。

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来源
《第三届中国国家网格学术年会》|2011年|120-124|共5页
会议地点北京
作者
李锦文; 张清辉; 魏化震; 齐风杰;
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作者单位

863重大项目“高效能计算机及网格服环境”总体组;

中科院计算机网络信息中心;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
k-means聚类算法; 云计算; 并行化分析; MapReduce模型; 数据挖掘;

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