91欧美超碰AV自拍|国产成年人性爱视频免费看|亚洲 日韩 欧美一厂二区入|人人看人人爽人人操aV|丝袜美腿视频一区二区在线看|人人操人人爽人人爱|婷婷五月天超碰|97色色欧美亚州A√|另类A√无码精品一级av|欧美特级日韩特级

您好，歡迎來電子發(fā)燒友網！ ，新用戶？[免費注冊]

您的位置：電子發(fā)燒友網>源碼下載>數(shù)值算法/人工智能>

基于Hash改進的k-means算法并行化設計

大?。?/span>0.51 MB 人氣： 2017-11-24 需要積分：0

推薦 + 挑錯 + 收藏(0) + 用戶評論（0）

前往下載地址

　　為了解決kmeans算法在Hadoop平臺下處理海量高維數(shù)據(jù)時聚類效果差，以及已有的改進算法不利于并行化等問題，提出了一種基于Hash改進的并行化方案。將海量高維的數(shù)據(jù)映射到一個壓縮的標識空間，進而挖掘其聚類關系，選取初始聚類中心，避免了傳統(tǒng)k-means算法對隨機選取初始聚類中心的敏感性，減少了k-means算法的迭代次數(shù)。又結合MapReduce框架將算法整體并行化，并通過Partition、Combine等機制加強了并行化程度和執(zhí)行效率。實驗表明，該算法不僅提高了聚類的準確率和穩(wěn)定性，同時具有良好的處理速度。

基于Hash改進的k-means算法并行化設計

非常好我支持^.^

(0) 0%

不好我反對

(0) 0%

      發(fā)表評論

      用戶評論
      評價:好評中評差評

      發(fā)表評論，獲取積分！ 請遵守相關規(guī)定！

      ?