| 机群环境下的并行K-means算法 |
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| 引用本文： | 毛嘉莉,万敏,陈华月. 机群环境下的并行K-means算法[J]. 宜宾学院学报, 2007, 7(12): 91-93 |
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| 作者姓名： | 毛嘉莉 万敏 陈华月 |
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| 作者单位： | 1. 西华师范大学,计算机学院,四川,南充,637002
2. 宜宾学院,计算机与信息科学系,四川,宜宾,644007 |
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| 基金项目： | 西华师范大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 针对串行K-means算法已难以适应海量数据的聚类分析,基于机群环境下提出了一种并行K-means算法,采用数据并行策略,引入自适应的数据划分思想,动态地实现了各节点间的负载平衡,从理论分析以及实验结果两个方面验证了该算法的高效率。
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| 关 键 词： | 并行K-means算法 机群 动态负载平衡 |
| 文章编号： | 1671-5365(2007)12-0091-03 |
| 修稿时间： | 2007-03-12 |
Parallel K-means Algorithm for PCs Cluster |
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| MAO Jia-li,WAN Min,CHEN Hua-yue. Parallel K-means Algorithm for PCs Cluster[J]. Journal of Yibin University, 2007, 7(12): 91-93 |
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| Authors: | MAO Jia-li WAN Min CHEN Hua-yue |
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| Abstract: | With the dataset scale increasing rapidly,it is difficult to use serial K-means to deal with mass-data.This article gives a parallel K-means algorithm for PCs cluster,and adopts the idea of data parallelism,and the tactic of self-adaptive data-partition to attain dynamic load balancing.Theoretical analysis and experimental result demonstrates the high efficiency of our algorithm. |
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| Keywords: | PYM |
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