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基于Canopy的K-means多核算法

原文链接：万方

• 作者：

  邱荣太

• 摘要：

  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.

• 关键词：

  K-means Map-reduce 多核 Canopy

• 作者单位：

  浙江传媒学院

• 来源期刊：

  微计算机信息

• 年，卷(期)：

  2012009