基于集群环境的K-Means聚类算法的并行化

• 作者: 张望 王辉 范明
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 集群 并行 K-Means聚类算法
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2008.04.012

摘要

K-Means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K-Means聚类算法的瓶颈.在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,提出了基于集群环境的并行K-Means聚类算法的设计思想,给出了其加速比估算公式,并通过实验证明了该算法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	河南科技大学电子信息工程学院	105	528	9.0	18.0
2	张望	河南科技大学电子信息工程学院	7	32	3.0	5.0
3	范明	河南科技大学现代教育技术与信息中心	1	16	1.0	1.0