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一种K-means改进算法的并行化实现与应用
被引量：
51
1
作者
李晓瑜
俞丽颖
+1 位作者
雷航
唐雪飞
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期61-68,共8页
随着数据的爆炸式增长,聚类研究作为大数据的核心问题之一,正面临计算复杂度高和计算能力不足等诸多问题。提出了一种基于Hadoop的分布式改进K-means算法,该算法通过引入Canopy算法初始化K-means算法的聚类中心,克服传统K-means算法因...
随着数据的爆炸式增长,聚类研究作为大数据的核心问题之一,正面临计算复杂度高和计算能力不足等诸多问题。提出了一种基于Hadoop的分布式改进K-means算法,该算法通过引入Canopy算法初始化K-means算法的聚类中心,克服传统K-means算法因初始中心点的不确定性,易陷入局部最优解的问题。本算法在Canopy(罩盖)中完成K-means聚类,并在Canopy间完成簇的合并,聚类效果稳定,迭代次数少。同时,结合MapReduce分布式计算模型,给出改进后算法的并行化设计方法和策略,进一步通过改进相似度度量方法,将该方法用于文本聚类中。实验结果证明该算法具有良好的准确率和扩展性。
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关键词
canopy算法
HADOOP
MAPREDUCE
并行K—means
文本聚类
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题名
一种K-means改进算法的并行化实现与应用
被引量：
51
1
作者
李晓瑜
俞丽颖
雷航
唐雪飞
机构
电子科技大学信息与软件工程学院
成都康赛信息技术有限公司
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期61-68,共8页
基金
国家科技支撑计划(2012BAH87F03)
中央高校基本科研业务费(ZYGX2014J065)
文摘
随着数据的爆炸式增长,聚类研究作为大数据的核心问题之一,正面临计算复杂度高和计算能力不足等诸多问题。提出了一种基于Hadoop的分布式改进K-means算法,该算法通过引入Canopy算法初始化K-means算法的聚类中心,克服传统K-means算法因初始中心点的不确定性,易陷入局部最优解的问题。本算法在Canopy(罩盖)中完成K-means聚类,并在Canopy间完成簇的合并,聚类效果稳定,迭代次数少。同时,结合MapReduce分布式计算模型,给出改进后算法的并行化设计方法和策略,进一步通过改进相似度度量方法,将该方法用于文本聚类中。实验结果证明该算法具有良好的准确率和扩展性。
关键词
canopy算法
HADOOP
MAPREDUCE
并行K—means
文本聚类
Keywords
canopy algorithm
Hadoop
MapReduce
parallel K-means
text clustering
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种K-means改进算法的并行化实现与应用
李晓瑜
俞丽颖
雷航
唐雪飞
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
51
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