基于Hadoop的分布式聚类算法研究

• 作者: 刘晓红 吴德超 曲志坚
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop 聚类 K-means算法 Canopy算法 手写数字识别
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 25-29
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2018.04.005

摘要

基于工业领域广泛用到的Hadoop分布式计算平台,使用Canopy+K-means算法对手写数字进行聚类研究.针对传统Canopy算法初始阈值的确定问题,引入“最大最小化原则”确定初始阈值,计算得到K-means算法所需的初始聚类中心点.实验结果表明,Canopy算法能够较大程度地提高K-means算法的正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓红	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	176	6.0	12.0
2	曲志坚	山东理工大学计算机科学与技术学院	18	88	4.0	9.0
3	吴德超	山东理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0