一种基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化的研究  

Clustering Algorithm Optimization Research Based on Hadoop

作　　者：张石磊[1] 武装[1] 

机构地区：[1]北京信息科技大学计算机学院,北京100192

出　　处：《计算机科学》2012年第S2期115-118,共4页Computer Science

摘　　要：随着信息技术的飞速发展,需要处理的数据量急剧增长,聚类算法的研究面临着海量数据分析和处理的挑战。对K-means聚类算法的优化进行了深入的研究,提出了首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法。对不同大小的数据集进行测试实验,证明该优化算法具有更好的时间性、正确性和稳定性,适合于海量数据的分析和处理。随着信息技术的飞速发展,需要处理的数据量急剧增长,聚类算法的研究面临着海量数据分析和处理的挑战。对K-means聚类算法的优化进行了深入的研究,提出了首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法。对不同大小的数据集进行测试实验,证明该优化算法具有更好的时间性、正确性和稳定性,适合于海量数据的分析和处理。

关 键 词：云计算 HADOOP平台 并行K-means MapReudce 初始化聚类中心 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]