基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文中针对传统并行K-means聚类算法时间复杂度比较高的问题,结合Hadoop平台以及MapReduce编程模型的优势,提出了利用Hadoop及MapReduce编程模型实现大数据量下的K-means聚类算法.其中,Map函数完成每条记录到各个质心距离的计算并标记其所属类别,Reduce函数完成质心的更新,同时计算每条数据到其所属中心点的距离,并累计求和.通过实验,验证了K-means算法部署在Hadoop集群上并行化运行,在处理大数据时,同传统的串行算法相比,确实能够降低时间复杂度,而且表现出很好的稳定性和扩展性.
推荐文章
基于Hadoop平台的K-means算法优化综述
海量数据处理
Hadoop
K-means
MapReduce
k-means聚类算法的MapReduce并行化实现
云计算
并行计算
MapReduce模型
数据挖掘
k-means聚类算法
自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法
聚类
K-均值算法
布谷乌搜索算法
Hadoop
MapReduce
K-Means聚类算法在MapReduce框架下的实现
K-Means
MapReduce
数据挖掘
聚类算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于Hadoop的K-means聚类算法的实现
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 数据挖掘 K-means算法 Hadoop MapReduce
年,卷(期) 2013,(7) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 18-21
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3072字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2013.07.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周婷 同济大学电子与信息工程学院 5 68 1.0 5.0
2 张君瑛 14 101 3.0 10.0
3 罗成 同济大学电子与信息工程学院 3 67 1.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (28)
共引文献  (305)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (65)
同被引文献  (103)
二级引证文献  (109)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2010(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2011(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(5)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(0)
2015(20)
  • 引证文献(14)
  • 二级引证文献(6)
2016(27)
  • 引证文献(14)
  • 二级引证文献(13)
2017(33)
  • 引证文献(16)
  • 二级引证文献(17)
2018(31)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(23)
2019(42)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(35)
2020(15)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(14)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
K-means算法
Hadoop
MapReduce
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导