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文件名称: 基于k-d树分区的聚类算法并行加速策略
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 908kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-03-07
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:针对传 统K-Means算法存在准确率低、聚类速度慢的问题,从K-Means算法优化和Flink框架并行层面对K-Means算法优化。为避免算法陷入局部最优解,采用质心间最大距离原则选出k个质心;为提高大数据量下的K-Means聚类速度,提出用k-d树算法划分数据集实现操作算子并行化,设置多个Task Manager数目和CPU核数加速F-Kmeans算法的执行。实验结果表明,较K-Means算法,F-Kmeans算法的准确率提高了约3.6%;F-Kmeans算法在DataSource耗时降低了45.45%,在其余阶段耗时平均降低了约28.57%。
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