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基于协议组降低策略的二次并行k均值聚类算法
被引量:
1
1
作者
沈俊鑫
郭晓军
+1 位作者
王文浩
杨旭
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期150-155,共6页
针对传统MapReduce框架下多点接口通信时间复杂度过高的问题,提出一种二次并行k均值聚类算法,用于解决大数据聚类问题。采用组降低操作策略,定义组成员管理协议对操作组成员进行管理,通过对组成员的参考列表p ID的广播、删除和添加操作...
针对传统MapReduce框架下多点接口通信时间复杂度过高的问题,提出一种二次并行k均值聚类算法,用于解决大数据聚类问题。采用组降低操作策略,定义组成员管理协议对操作组成员进行管理,通过对组成员的参考列表p ID的广播、删除和添加操作,实现基于组降低的同步操作。定义中间缓冲聚类数量并结合k均值算法,减少二次并行聚类算法组降低操作的输入数据量,进一步降低算法的时间复杂度。在自建大数据测试集上的仿真实验结果表明,该算法能够在保证聚类精度的前提下有效加快算法聚类效率。
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关键词
协议组降低
并行
K均值聚类算法
大数据
MAPREDUCE模型
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题名
基于协议组降低策略的二次并行k均值聚类算法
被引量:
1
1
作者
沈俊鑫
郭晓军
王文浩
杨旭
机构
昆明理工大学管理与经济学院
云南机电职业技术学院工业信息技术系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期150-155,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61303234
61263022)
文摘
针对传统MapReduce框架下多点接口通信时间复杂度过高的问题,提出一种二次并行k均值聚类算法,用于解决大数据聚类问题。采用组降低操作策略,定义组成员管理协议对操作组成员进行管理,通过对组成员的参考列表p ID的广播、删除和添加操作,实现基于组降低的同步操作。定义中间缓冲聚类数量并结合k均值算法,减少二次并行聚类算法组降低操作的输入数据量,进一步降低算法的时间复杂度。在自建大数据测试集上的仿真实验结果表明,该算法能够在保证聚类精度的前提下有效加快算法聚类效率。
关键词
协议组降低
并行
K均值聚类算法
大数据
MAPREDUCE模型
Keywords
protocol group-reduced
parallel
k-means clustering algorithm
big data
MapReduce model
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于协议组降低策略的二次并行k均值聚类算法
沈俊鑫
郭晓军
王文浩
杨旭
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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参考文献
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