一种基于MapReduce的改进k-means聚类算法研究

摘要：

传统k-means算法的聚类中心需要经过多次迭代运算才能最终稳定,而MapReduce计算框架下的k-means聚类算法在处理迭代运算时效率并不理想.针对上述问题,提出一种新的基于MapReduce的k-means聚类算法.该算法对传统k-means算法进行了改进,通过将k-means聚类问题转化为Map和Reduce两阶段的k-means++算法聚类问题,并将权值概念和单通道技术引入到传统k-means++算法中,提升了算法在MapReduce框架中的执行效率.实验分析表明,该方法较之传统方法具有更好的加速比和可扩展性.

关键词：k-means、MapReduce、两阶段、单通道、并行化、加速比

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：山西省自然科学基金2015011040

在线出版日期：2017-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：35-43