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本文结合MapReduce编程模型和小波聚类算法特点，实现基于MapReduce的并行小波聚类算法。用5台电脑和2.75GB数据验证并行小波聚类算法的性能。结果表明并行小波聚类算法具有较好的加速比。
基于MapReduce的并行小波聚类
【摘 要】
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本文结合MapReduce编程模型和小波聚类算法特点，实现基于MapReduce的并行小波聚类算法。用5台电脑和2.75GB数据验证并行小波聚类算法的性能。结果表明并行小波聚类算法具有较
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【出 处】
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科技视界
【发表日期】
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2014年30期
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