双MapReduce改进的Canopy-Kmeans算法

来源 :西安工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qaz123_family

【摘要】

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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

【作者】

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刘宝龙苏金

【机构】

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西安工业大学计算机科学与工程学院

【出处】

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西安工业大学学报

【发表日期】

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2016年09期

【关键词】

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Canopy-Kmeans 冗余计算 Hadoop平台双MapReduce

【基金项目】

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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）

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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:设计的并行算法精确率在不同大小的数据集上平均提高了15.3%,加速比和扩展性随着数据规模和节点的不断增加也相应的提高了1.5~3倍,解决了Canopy中心点选中存在的问题和迭代过程中冗余的距离计算.

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