基于MapReduce的K-means聚类集成

摘要：

针对传统聚类算法难以高效进行海量数据聚类分析的问题，提出一种基于MapReduce框架的K-means聚类集成算法。利用K-means算法生成不同聚簇数目的基聚类结果，改进共协关系矩阵，依据数据点对出现次数进行集成，自动得出最终聚类结果。实验结果表明，该算法能够有效地改善聚类质量，具有良好的扩展性，适用于海量数据的聚类分析。

关键词：海量数据、聚类、MapReduce框架、K-means算法、共协关系矩阵、聚类集成

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60873100；山西省自然科学基金资助项目2010011022-1

在线出版日期：2013-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-87