云环境下K-means算法的并行化

• 作者: 何佩佩 谢颖华
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 数据挖掘 MapReduce编程模型 K-means聚类算法 并行化
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 25-27,31
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2323字
• 语种: 中文

摘要

随着大数据时代的到来,传统的聚类算法很难高效地处理海量数据,而云计算平台凭借负载均衡、网络存储、虚拟化等技术,有效地突破了耗时耗能的瓶颈,为海量数据的处理提供了良好的解决方案.主要研究了Hadoop平台下的MapReduce编程模型及传统K-means算法,提出了一种基于MapReduce的并行化K-means算法的设计方案,包括Map函数和Reduce函数的设计.通过实验,验证了并行化K-means算法适用于较大规模数据集的分析和挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢颖华		26	116	6.0	9.0
3	何佩佩		3	18	2.0	3.0