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  • 基于Canopy的K-means多核算法

    基于Map-reduce,提出了面向多核处理器应用于大规模集群的并行编程方法,应用该方法运行数据挖掘算法Canopy和K-means.针对K-means算法对初始聚类中心敏感,提出了基于Canopy的K-means优化算法.基于实际数据集的实验结果表明,多核Canopy-K-means聚类算法的准确度和执行效率随着核数的增多呈线性增长.
    邱荣太 - 微计算机信息
    文章来源: 万方数据
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