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基于Hadoop平台的KMeans算法的设计与实现计算机本科毕业论文
湖南大学毕业设计(论文)
HUNAN UNIVERSITY
( )
毕业设计论文
设计论文题目: 基于Hadoop平台的
KMeans算法的设计与实现
学生姓名:
学生学号:
专业班级:
学院名称:
指导老师:
学院院长:
2015 5 20
年 月 日
1
湖南大学毕业设计(论文) 第 页
湖 南 大 学
毕业论文原创性声明
本人郑重声明:所呈交的论文是本人在老师的指导下独立进行研究所
取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任
何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡
献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的
法律后果由本人承担。
学生签名: 日期:2015 年 月 日
毕业论文版权使用授权书
本毕业论文作者完全了解学校有关保留、使用论文的规定,同意学校
保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查
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2 √
(请在以上相应方框内打 )
“√”
学 生签名: 日期:2015 年 月 日
指导教师签名: 日期:2015 年 月 日
2
湖南大学毕业设计(论文) 第 页
基于Hadoop平台的KMeans算法的设计与
现
摘 要
聚类分析(ClusterAnalysis)是根据事物本身的特性研究个体的分类方法。
KMeans是聚类算法中一个经典的算法。然而,随着互联网技术的发展和移动应
用的普及,实际中要处理的数据极急剧增长,使得传统的聚类分析的方法面临新
的问题和挑战。在这篇论文中,阐述了一般聚类分析的过程以及KMeans算法的
原理,还有进行并行化实现的可能性。通过实验发现KMeans算法在Hadoop平
台上可以很好地实现,结果体现了聚类分析直观,形式简明的特点,并且通过并
行计算实现了更好的效果。在多个不同大小数据集上的实验表明,聚类算法虽然
有一定的缺陷,但是在并行平台上体现出优良的加速比、扩展率等性能,适合用
于海量数据的挖掘与分析并且在应用方面也会有很大的潜力。
关键词:聚
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