在数据挖掘和机器学习中,K-means是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代方式将数据点划分为K个簇,使得每个点与其所属簇的质心距离之和最小。然而,面对海量数据时,传统的串行K-means算法显得力不从心,计算效率低下。为此,并行化K-means成为了一个重要的研究方向。 并行化K-means的基本原理 并行化K-means的核心思想...
向量ID:向量)context.write(newIntWritable(nearestCenterIndex),newVectorWritable(vectorId,vector));}publicclassKMeansReducerextendsReducer<IntWritable,VectorWritable,VectorWritable,NullWritable>{//输出新的中心writer
并行K-Means是一种使用MPI(Message Passing Interface)进行并行计算的算法,用于在大规模数据集上执行聚类分析。然而,并行K-Means的MPI聚集在处理器数量为2个或更多时不适用。 并行K-Means的MPI聚集算法通过将数据集划分为多个子集,并将每个子集分配给不同的处理器进行计算。每个处理器独立地执行K-Means算法的迭...
KMEANS(int k):含参构造函数。初始化成员变量 file_read(char *fn):读入文件数据并初始化object以及membership变量 file_write():将计算结果写回到结果文件中去 cuda_kmeans():kmeans计算的入口函数 nextPowerOfTwo(int n):它计算大于等于输入参数n的第一个2的幂次数。 free_memory():释放内存空间 ~KMEANS(...
kmeans算法并行化的mpi程序 用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式。由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点。大致过程如下:...
2 基于MapReduce的并行K-means算法的设计 2.1 K-means聚类算法的基本思路 K-means算法是聚类算法中使用最广泛的基于划分的算法,其基本思想是:将空间中的n个对象集合以K个点为中心进行簇的划分,归类到与其距离最近的中点[3]。通过迭代的方式,逐次更新聚类中心的值并重新划分簇,直至目标函数收敛。K-means算法采用距...
Kmeans算法通过MapReduce框架实现并行化,以处理大规模数据集。在Map阶段,数据点被分配到最近的簇中心;而在Reduce阶段,更新簇中心。这种并行导入方法提高了算法的计算效率和可伸缩性。 Kmeans聚类算法是一种基于距离的迭代算法,用于将数据集划分为K个不同的簇,在大数据环境下,可以使用MapReduce框架对Kmeans算法进行并行...
Matlab K-means并行运算 主程序 %设定好数据集合大小,一次跑完NN=[10000,100000,1000000];fornn=1:3data=rand(NN(1,nn),2);k_value=10;%从样本中,随机选取K个样本作为初始的聚类中心;data_num=size(data,1);temp=randperm(data_num,k_value)';center=data(temp,:);%用于计数迭代次数:iteration=0;...
首先介绍了K-means算法在单个计算机上的聚类算法的设计思想,其次重点对K-means算法在集群环境下聚类算法的设计思想进行具体阐述。K-means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K-means聚类算法的瓶颈。本文在充分研究传统 K-Means聚类算法的基础上, 提出了基于的并行 K-Means聚类算法的设计思想, 给出了...
k-means算法示意图如下: PAM算法 算法简介:PAM算法是k-medoids算法的变种,PAM算法并不是采用簇的均值作为簇中心,而是选择簇中距平均值最近的对象作为簇中心 聚类误差S:所以对象到其簇中心的距离之和 PAM算法伪代码如下: 输入:数据集D,划分簇的个数k输出:k个簇的集合从数据集D中任意选择k个对象作为初始簇中心re...