大数据K-means聚类算法的研究与应用

• 作者: 任恒妮
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 聚类算法 K-means
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TP302.7
• 字数: 3056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.11.005

摘要

文中对大数据聚类算法K-means算法及其优化进行研究,并主要针对确定聚类数目和初始中心给出了优化的算法.首先,利用平均误差平方和的指标来评估聚类结果的好坏,从而确定聚类的数目;其次,利用秩序化原始数据的方法进而实现有序选取初始中心;最终由结果分析看出,优化后算法相比于传统算法,聚类效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任恒妮	陕西国际商贸学院信息工程学院	20	23	3.0	4.0