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详细简洁

排序：

Parallel K-Medoids Improved algorithm Based on MapReduce 6

Parallel K-Medoids Improved Algorithm Based on MapReduce

引用

6th International Conference on Advanced Cloud and BigData (CBD)

作者： Zhao, Yonghan Chen, Bin Li, Mengyu Yangzhou Univ Sch Informat Engn Yangzhou Jiangsu Peoples R China

ISBN: (纸本)9781538680346

K-Medoids algorithm is a partition-based algorithm, which has the characteristics of simple implementation, strong robustness, and high accuracy. However, it has some disadvantages, such as strong dependence on the selection of initial center, the unknown number of classification K, high resource cost of frequent iteration of the algorithm, and poor clustering effect for mass data. In order to solve these problems, the original K-Medoids algorithm was improved by introducing the Canopy algorithm and the max-min distance algorithm, and K points were selected as the initial center of the cluster. In the era of big data, we use the MapReduce computing framework to parallefize the algorithm. The experimental results show that: the improved clustering algorithm not only has a good speedup, but also improves the clustering accuracy and convergence, and shows a large performance advantage in dealing with large-scale data.

关键词： K-Medoids Canopy algorithm max-min distance algorithm MapReduce

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