女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

您好,歡迎來電子發(fā)燒友網(wǎng)! ,新用戶?[免費注冊]

您的位置:電子發(fā)燒友網(wǎng)>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

大小:0.51 MB 人氣: 2017-11-24 需要積分:0

  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(guān)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(jié)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(guān)規(guī)定!

      ?