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基于Hash改進的k-means算法并行化設(shè)計

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　　為了解決kmeans算法在Hadoop平臺下處理海量高維數(shù)據(jù)時聚類效果差，以及已有的改進算法不利于并行化等問題，提出了一種基于Hash改進的并行化方案。將海量高維的數(shù)據(jù)映射到一個壓縮的標識空間，進而挖掘其聚類關(guān)系，選取初始聚類中心，避免了傳統(tǒng)k-means算法對隨機選取初始聚類中心的敏感性，減少了k-means算法的迭代次數(shù)。又結(jié)合MapReduce框架將算法整體并行化，并通過Partition、Combine等機制加強了并行化程度和執(zhí)行效率。實驗表明，該算法不僅提高了聚類的準確率和穩(wěn)定性，同時具有良好的處理速度。

基于Hash改進的k-means算法并行化設(shè)計

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