苏金

作品数：2被引量：8H指数：2
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供职机构：西安工业大学计算机科学与工程学院更多>>
发文主题：HADOOP平台MAPREDUCE冗余计算CANOPYK-MEANS聚类算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《西安工业大学学报》《计算机系统应用》更多>>
所获基金：西安市未央区科技计划项目陕西省科技统筹创新工程计划项目陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
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基于Hadoop平台的K-means聚类算法被引量：2
《计算机系统应用》2017年第6期182-186,共5页刘宝龙 苏金 
西安市未央区科技计划(201609);陕西省科技计划(2015KTCXSF-10-11)
传统的K-means算法虽然具有很多优点,但聚类准则函数对簇密度不均的数据集分类效果较差.文中在加权标准差准则函数的基础之上,增加了收敛性判定,并在Hadoop平台上提出了一种基于Map Reduce编程思想设计与优化的K-means并行算法.与传统的...
关键词：K-MEANS 簇密度 聚类精度 MAP REDUCE HADOOP 
双MapReduce改进的Canopy-Kmeans算法被引量：6
《西安工业大学学报》2016年第9期730-737,共8页刘宝龙 苏金 
陕西省科技统筹创新工程计划项目(2015KTCXSF-10-11);西安市未央区科技计划项目(201609)
由于传统的Canopy-Kmeans算法在中心点的选取存在随机性,其迭代过程的冗余计算降低了算法的运行效率.文中基于＂最小最大原则＂和三角不等式原理,在Hadoop平台上提出了一种基于双MapReduce改进的Canopy-Kmeans算法.实验结果表明：设计...
关键词：Canopy-Kmeans 冗余计算 HADOOP平台 双MapReduce 
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