MapReduce下融合PAM算法与仔细播种的多样本归并聚类

• 作者: 徐华 赵宝文
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: PAM聚类算法 MapReduce 概率抽样 性能 聚类有效性
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 2281-2285
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 6190字
• 语种: 中文

摘要

传统PAM(Partitioning Around Medoids)算法时间复杂度较高,处理大数据集时效率低下.近年来,越来越多研究者使用MapReduce模型来使聚类算法获得更高的性能,然而MapReduce模型在算法迭代过程中需要多次重启任务、从文件系统读取数据和数据洗牌,影响数据处理效率.本文提出两种基于MapReduce的融合PAM算法与仔细播种的聚类处理模型,在保持PAM算法聚类有效性的同时,在算法性能上获得显著提高.性能试验和聚类有效性实验的结果表明本文提出的方法达到了预期的效果且具有很好的可扩展性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐华	江南大学物联网工程学院	40	234	10.0	14.0
2	赵宝文	江南大学物联网工程学院	3	18	2.0	3.0