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改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究 下载：68 浏览：474

杨健兵 《软件工程研究》 2019年11期

摘要:
针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法。首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来确定聚类中心,克服了随机确定聚类中心的不稳定性。然后在Hadoop平台上用Map-Reduce框架下实现算法的并行化。最后以南通公交IC刷卡记录为例,通过改进的k-means聚类算法进行IC卡刷卡记录的分析。实验表明,在Hadoop平台下改进k-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。

基于MapReduce改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法 下载：69 浏览：485

陆玉佳1 倪志伟1 朱旭辉1 许力分2 伍章俊2 《人工智能研究》 2018年11期

摘要:
针对大数据环境下属性约简问题,提出基于MapReduce改进离散型萤火虫算法(IDGSO)和多重分形(MFD)的属性约简方法.首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策略和高斯变异策略,避免陷入局部最优,并提出改进离散型萤火虫算法.然后,将IDGSO结合MFD应用于属性约简中.最后,针对大数据环境下属性约简问题,采用MapReduce编程模式,实现对IDGSO和MFD的并行化.在UCI数据集和实际气象数据集上的实验表明,文中算法约简性能较优,运行效率较快,具有较好的有效性和可行性.
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