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MapReduce模型下的模糊C均值算法研究
第 卷 第 期 计 算 机 工 程 年 月
40 10 2014 10
Vol. No. Computer Engineering October
40 10 2014
·先进计算与数据处理· 文章编号: 1000-3428(2014)10-0047-05 文献标识码: A 中图分类号: TP391． 41
MapReduce 模型下的模糊 C 均值算法研究
王永贵,李鸿绪,宋 晓
辽宁工程技术大学软件学院 辽宁 葫芦岛
( , 125105)
摘 要: 针对模糊 C 均值算法需要不断迭代来计算样本数据的隶属度值以及聚类中心的特点 利用 MapReduce 模
,
型解决海量数据下的模糊 C 均值问题 进而提出高效的模糊 C 均值算法 在 Map 阶段和 Reduce 阶段分别完成隶
, 。
属度和聚类中心的计算 每次迭代都需要启动一次完整的 MapReduce 执行过程 通过多次迭代计算出隶属度值以
, 。
及聚类中心 并更新聚类中心文件 供下一轮作业使用 重复执行这一过程直至得到最终聚类结果 实验结果表
, , , 。
明 该算法能够有效减少 MapReduce 计算过程中的迭代次数 从而提高整体执行效率
, , 。
关键词: 模糊 C 均值算法 MapReduce 模型 海量数据 高效 迭代
; ; ; ;
中文引用格式: 王永贵 李鸿绪 宋 晓 MapReduce 模型下的模糊 C 均值算法研究 J . 计算机工程
, , ． [ ] ,2014,
- .
40(10):47 5
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