基于Hadoop的仿射传播大数据聚类分析方法

• 作者: 唐东明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 仿射传播聚类 MapReduce Hadoop 键值存储 大数据
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 29-34
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1403-0492

摘要

仿射传播聚类算法（AP）是一个新的聚类分析方法，已经被广泛应用于各种领域。APC算法不能用于大型数据的分析。为了克服这个限制，在Hadoop分布式框架的基础上提出一种改进的放射传播聚类分析方法（基于Ha-doop的仿射传播大数据聚类分析方法，简称APCH）。通过在Hadoop环境下重新设计算法流程，APCH算法成为了一个并行化的大数据聚类分析方法。此外APCH算法能够高效操作大数据，并能够直接决定聚类的个数。为了验证方法的性能，在多个数据集上进行了实验。实验结果表明APCH对大数据处理有很好的适应性和延展性。APCH采用开源的方式提供可执行软件程序和源代码，用户可以下载后部署在自己的分布式集群中或者是部署在亚马逊EC2等云计算环境中。所有编译后的执行程序，源代码，用户手册，部分测试数据集均可以从https：//github.com/Hel-loWorldCN/MapReduceAPC上下载。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐东明	西南交通大学信息化研究院	3	15	2.0	3.0