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摘要:
本文介绍了包括Mapreduce编程框架的主节点master的任务调度,监控执行跟所有任务相关的子任务,并且处理执行失败的任务和子节点slave节点接受主节点调度,完成指派的任务;对传统K-means算法进行优化,通过保留先前计算的数据点到集群中心距离的方式,降低迭代次数.
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文献信息
篇名 关于优化算法的探究
来源期刊 大科技 学科 工学
关键词 并行化 K-means算法 Mapreduce
年,卷(期) 2017,(22) 所属期刊栏目 科技探索与应用
研究方向 页码范围 299
页数 1页 分类号 TP311.1
字数 2116字 语种 中文
DOI
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 刘静 山东中医药大学中医学院 62 135 6.0 10.0
2 宋佳霏 山东中医药大学理工学院 11 5 1.0 2.0
3 孙晓蕾 山东中医药大学药学院 6 5 1.0 2.0
4 袁丽媛 山东中医药大学理工学院 8 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (13)
共引文献  (42)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
并行化
K-means算法
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
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