面向大数据处理的并行优化聚类K-mean计算方法

王嘉仪

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面向大数据处理的并行优化聚类K-mean计算方法

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互联网技术的发展在对人们的日常生活和工作领域发挥显著作用的同时,也催生了大量的数据,即所谓的大数据时代。在大数据背景下发挥核心作用的技术之一就是并行优化K-mean计算方法,然而,传统的串行K-mean计算方法存在收敛速度不快、聚类缺乏精度的问题,如何解决这些问题并将并行优化K-mean计算方法有效地运用到实际的生产中,并且对现有的模型进行性能优化对于更好地适应大数据时代的变化具有关键的作用。本文以面向大数据处理的并行优化K-mean计算方法为研究内容,对面向大数据处理的计算方法进行了分析,然后得出了OSCK在大量的数据分析方面,比对比算法更加的有效,拥有稳定性。

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来源
《长江信息通信》 |2018年第5期|32-33|共2页
作者
王嘉仪;
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作者单位

武汉外国语学校;

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正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
大数据处理; 并行计算模型; 性能优化;

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