现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2010年
10期
11-14
,共4页
K-means聚类算法%分布式环境%大数据集%复杂度
K-means聚類算法%分佈式環境%大數據集%複雜度
K-means취류산법%분포식배경%대수거집%복잡도
提出一种适用于大型数据集的分布式聚类算法.该算法以传统的K-means算法为基础进行合理的改进,使之更适用于分布式环境.并从算法的复杂度分析,将该算法与传统的集中式K-means算法及其他分布式算法进行比较.实验表明,该算法在保持了集中式K-means算法所有必要特性的同时,提高了数据处理速度.
提齣一種適用于大型數據集的分佈式聚類算法.該算法以傳統的K-means算法為基礎進行閤理的改進,使之更適用于分佈式環境.併從算法的複雜度分析,將該算法與傳統的集中式K-means算法及其他分佈式算法進行比較.實驗錶明,該算法在保持瞭集中式K-means算法所有必要特性的同時,提高瞭數據處理速度.
제출일충괄용우대형수거집적분포식취류산법.해산법이전통적K-means산법위기출진행합리적개진,사지경괄용우분포식배경.병종산법적복잡도분석,장해산법여전통적집중식K-means산법급기타분포식산법진행비교.실험표명,해산법재보지료집중식K-means산법소유필요특성적동시,제고료수거처리속도.
