【摘 要】
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针对K-means并行化算法中需要人为初始化起始中心点以及每次迭代都要重复计算所有点与中心点距离的低效率问题提出了一种基于快速搜索与密度峰值查找的并行化算法.采用了＂化整
【机 构】
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福建师范大学软件学院,福建师范大学福建省大数据挖掘与应用工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61070062,61502103);福建省高校产学合作科技重大项目(2015H6007);福州市科技计划项目(2014-G-76);福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划(JAI1038);福建省科学厅K类基金项目(2011007);福建省教育厅A类基金项目(JA10064)
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针对K-means并行化算法中需要人为初始化起始中心点以及每次迭代都要重复计算所有点与中心点距离的低效率问题提出了一种基于快速搜索与密度峰值查找的并行化算法.采用了＂化整为一＂原则对算法进行并行化处理,即将每个节点的Map阶段得到的局部CFSFDP聚类结果集中的每个簇视为一个待聚类样本点,在Reduce阶段将这些样本点再进行一次CFSFDP聚类,从而能够快速的将相似的簇聚集在一起归并为同类别.采用Hadoop平台下的并行编程方法,以海量的新闻信息聚类进行实验.实验结果显示,嵌入了基于快速搜索与密度峰值查找
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