基于Hadoop平台的并行化Canopy聚类算法
在大数据时代,传统聚类算法已无法满足各领域的应用需求,如何改造使之适应大数据,是当前的研究热点.因此,提出基于Hadoop平台的并行化Canopy聚类算法,采用Map Reduce来实现并进行仿真实验验证,以加速比和聚类精确度作为评价指标,证明该算法在保证精确度的同时大幅提高运算速度.
Hadoop、Canopy、并行化、聚类算法、大数据
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TP393(计算技术、计算机技术)
福建省教育厅中青年教师教育科研项目资助JA15657,项目名称:基于Hadoop平台的大数据挖掘算法优化研究
2018-12-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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