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基于MapReduce的模糊K-means算法并行化研究
基于MapReduce的模糊K-means算法并行化研究
作者:
杨延庆
袁华兵
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
模糊K-means
MapReduce模型
Combine函数
Hadoop平台
摘要:
模糊K-means算法是一种能够定量地确定事物亲属关系的软聚类算法,由于该算法在大规模数据的分析和处理中存在的不足,因此提出一种基于MapReduce模型的并行化实现.首先在Map函数的输出传递给其他节点的Reduce函数之前,改进Combine函数设计,增加本地中间结果处理,减少通信开销,以提高MapReduce任务计算速度.然后在Hadoop分布式计算平台上对多组规模不同的数据集进行测试.实验表明,基于MapReduce的并行模糊K-means算法适合大规模数据的分析和处理,而且执行速度提高了约1.9倍,聚类效果更为显著.
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篇名
基于MapReduce的模糊K-means算法并行化研究
来源期刊
计算机与数字工程
学科
工学
关键词
模糊K-means
MapReduce模型
Combine函数
Hadoop平台
年,卷(期)
2020,(7)
所属期刊栏目
算法与分析
研究方向
页码范围
1564-1567,1765
页数
5页
分类号
TP301
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9722.2020.07.004
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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MapReduce模型
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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
计算机与数字工程
主办单位:
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9722
CN:
42-1372/TP
开本:
大16开
出版地:
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
邮发代号:
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
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