改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

杨健兵

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改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究

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cqvip:针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法。首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来确定聚类中心,克服了随机确定聚类中心的不稳定性。然后在Hadoop平台上用Map-Reduce框架下实现算法的并行化。最后以南通公交IC刷卡记录为例,通过改进的k-means聚类算法进行IC卡刷卡记录的分析。实验表明,在Hadoop平台下改进k-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。

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来源
《软件工程》 |2019年第5期|P.32-34|共3页
作者
杨健兵;
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作者单位

[1]南通科技职业学院江苏南通226007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
MapReduce; 改进k-means算法; k-means; 聚类;

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