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基于云計算的并行K-means聚類(lèi)算法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(南京工程學(xué)院 信息化建設與管理辦公室,南京 211167) 

作者簡(jiǎn)介:

謝雪蓮(1977-),女,江蘇無(wú)錫人,工程師,碩士,主要從事數據庫安全方向的研究。 [FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP311

基金項目:

南京工程學(xué)院校級科研重點(diǎn)基金(QKJA2011011);江蘇省屬高校自然科學(xué)基金(11KJB510005);國家自然科學(xué)基金(61104085)。


Research on Parallel K-means Algorithm Based on Cloud Computing Platform
Author:
Affiliation:

(Information Construction and Management Office, Nanjing Institute of Technology,Nanjing 211167,China)

Fund Project:

  • 摘要
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    摘要:

    目前數據呈爆炸式增長(cháng),海量存儲狀態(tài),給聚類(lèi)研究帶來(lái)了諸如計算復雜性和計算能力不足都很多問(wèn)題;而云計算平臺通過(guò)負載均衡,動(dòng)態(tài)配置大量的虛擬計算資源,有效地突破了耗時(shí)耗能的瓶頸,在海量數據挖掘中體現出了其獨特的優(yōu)勢;文章深入研究了基于云計算平臺Hadoop的并行K-means算法,并結合MapReduce分布式計算模型,給出了算法設計的方法和策略,包括MapReduce處理的map、shuffle和Reduce 3個(gè)過(guò)程,仿真結果表明K-means并行算法的效率較高。

    Abstract:

    Now with the explosive growth of data,there are a lot of problems such as complexity and lack of computing resources in cluster research . The cloud computing platform breaks the state of high energy-consuming and shows the advantages in the massive data mining through load balance and dynamic configuration of virtual computing resources. The parallel K-means algorithm based on Hadoop platform was designed .The algorithm methods and strategies were shown combined with MapReduce distributed computing model including map, shuffle and Reduce. Simulation results show that the parallel K-means algorithm has strong computing efficiency.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

謝雪蓮,李蘭友.基于云計算的并行K-means聚類(lèi)算法研究計算機測量與控制[J].,2014,22(5):1510-1512.

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歷史
  • 收稿日期:2013-12-20
  • 最后修改日期:2014-02-20
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
  • 出版日期:
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