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基于Hadoop的分布式聚类算法研究

作者:吴德超; 刘晓红; 曲志坚hadoop聚类canopy算法手写数字识别

摘要:基于工业领域广泛用到的Hadoop分布式计算平台,使用Canopy+K-means算法对手写数字进行聚类研究.针对传统Canopy算法初始阈值的确定问题,引入“最大最小化原则”确定初始阈值,计算得到K-means算法所需的初始聚类中心点.实验结果表明,Canopy算法能够较大程度地提高K-means算法的正确率.

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山东理工大学学报·自然科学版

《山东理工大学学报·自然科学版》(CN:37-1412/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《山东理工大学学报·自然科学版》办刊宗旨为:高举马列主义旗帜,认真贯彻科学发展观,按照总书记关于构建“和谐社会”的战略部署,力求创新性、思想性和科学性相统一,坚持“双百”方针,及时反映国内外社会科学的最新科研成果,为建设社会主义精神文明、政治文明和物质文明服务。

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