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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展,數(shù)據(jù)的規(guī)模不斷擴大,從KB量級發(fā)展到TB甚至PB量級。如何從海量的數(shù)據(jù)中快速有效地挖掘出對用戶有用的知識,是數(shù)據(jù)挖掘所面臨的一個新的挑戰(zhàn)。Hadoop是一個開源的云計算平臺,可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效存儲和分析。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要分支,基于Hadoop平臺的聚類研究是一個新的熱點。
論文研究了云計算技術和聚類分析技術,著重研究了基于Hadoop平臺的聚類方法。主要內容包括:
(1)研究云計算技
2、術。重點對 Hadoop平臺的分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和編程模型(MapReduce)的核心架構、技術以及相關的機制進行深入研究和分析,為算法設計和實現(xiàn)奠定堅實基礎。
(2)研究聚類分析技術。重點研究了聚類算法的基本流程、設計要求和評估標準,剖析了基于層次、基于劃分、基于密度以及面向高維數(shù)據(jù)的聚類算法思想,分析了基于云計算平臺聚類分析技術的研究現(xiàn)狀。
(3)針對現(xiàn)有很多聚類算法不能有效遷移到云計算平臺的問題,提出一
3、種能在Hadoop平臺實現(xiàn)高效并行化的聚類算法bigKClustering。算法借鑒微簇的思想,將數(shù)據(jù)劃分后得到的每個分組抽象成一個特征向量,并將它當做一個虛擬點處理,可以保證比較緊湊的點始終屬于同一個簇,提高聚類質量。算法在聚類過程中只對原始數(shù)據(jù)進行一次劃分,避免了很多傳統(tǒng)聚類算法迭代操作原始數(shù)據(jù)集的做法,僅需少數(shù)幾個job就能在MapReduce框架上完成并行化操作。實驗結果表明,bigKClustering算法不僅具有良好的時間效
4、率和聚類效果,同時具有良好的可伸縮性和時間穩(wěn)定性。
(4)針對 MapReduce在執(zhí)行算法過程中產生大量中間值的問題,提出SnIClustering聚類算法。算法借鑒采樣和過濾的思想,盡量減少最終聚類過程所涉及到的數(shù)據(jù)量。首先,使用概率采樣的方式從原始數(shù)據(jù)集中抽取極少量具有全局代表性的樣本;然后,根據(jù)這些樣本的分布特征對原始數(shù)據(jù)集進行有效過濾;最后,在單個節(jié)點上對過濾后保留下來的數(shù)據(jù)和樣本進行聚類。實驗結果表明,SnIClu
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