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聚类分析是数据挖掘的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有重要的作用。目前,在大数据环境下,怎样更加有效地使用该方法来提取海量信息中的有价值的数据,是一个重要的研究方向。文章以常见的聚类算法Kmeans为例,介绍该算法的并行化实现。
基于MapReduce的KMeans聚类算法的并行化实现
【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘的重要研究内容之一,在识别数据的内在结构方面具有重要的作用。目前,在大数据环境下,怎样更加有效地使用该方法来提取海量信息中的有价值的数据,是一个重
【机 构】
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安徽职业技术学院信息工程系,合肥工业大学管理学院
【出 处】
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九江学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2017年1期
【基金项目】
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国家自然科学青年基金“基于多重分形和文本数据流技术的网络金融信息动态挖掘研究”(编号71301041)的研究成果之一
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