Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2015-03-05

Journal: 微电子学与计算机

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 32

Issue: 3

Page Number: 151-155

ISSN: 1004-3365

Key Words: 减法聚类;Hadoop;MapReduce模型;大数据

Abstract: 传统的减法聚类算法时间复杂度高,算法不具有分布式特性,不满足大数据处理的要求.提出一种基于Hadoop的改进减法聚类算法,利用MapReduce模型改进减法聚类执行过程,实现求解邻域半径、初始化密度指标、更新密度指标和划分数据记录等过程的并行化.实验结果表明,同传统的串行算法相比,提出的算法能够对大数据进行快速聚类,同时表现出良好的稳定性与扩展性.