基于Flink平台的K-Means算法

蔡鲲鹏; 李澄非; 田果

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基于Flink平台的K-Means算法

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对于K-Means算法在数据聚类时存在的K值敏感问题,基于密度分布的特性,采用核密度并针对大数据处理的需求,基于Flink平台对算法进行并行化处理。通过对比查准率、误差平方和,以及在串行和集群化处理中的加速比、任务执行时间等,并结合Flink平台的并行化计算优势,结果表明,算法在处理海量数据时具有较好的稳定性和高效性。

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来源
《信息技术》 |2019年第3期|75-78|共4页
作者
蔡鲲鹏; 李澄非; 田果;
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作者单位

五邑大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
K-Means; 聚类; 核密度; Flink;

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