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: 1、进程0为主节点,先从文件中读取数据集,然后将数据集划分并传给其他进程; 2、进程0选择每个聚类的中心点,并发送给其他进程; 3、其他进程计算数据块中每个点到中心点的距离...
表1中,t1表示使用传统串行K-means算法处理数据集所花的时间;t2表示使用并行化K-means算法处理数据集所花的时间。通过实验数据可以发现,当数据集的规模较小时,串行K-means算法的执行效率优于并行化K-means算法的执行效率,这是由于数据量小时,其计算任务所消耗的资源较少,但是在Hadoop平台上启动、分配任务以及进行作业...
k-means算法的并行化聚类算法和phadoop综述21聚类算法简介聚类是一个将数据集划分为着干个子集的过程并使得同一集合内的数据对象具有较高的相似度而不同集合中的数据对象则是不相似的相似或不相似的度量是基于数据buyya2008armbrust2009erdogmus2009郑纬民20093对象描述属性的取值来确定的通常就是利用各个聚类间的距离来...
K-Means较好地局部性使它能很好的被并行化。第一阶段,生成Cluster的过程可以并行化,各个Slaves读取存在本地的数据集,用上述算法生成Cluster集合,最后用若干Cluster集合生成第一次迭代的全局Cluster集合,然后重复这个过程直到满足结束条件,第二阶段,用之前得到的Cluster进行聚类操作。 用map-reduce描述是:datanode在map阶段...
用于计算的作业数。计算每个n_init时并行作业数。 这个参数允许KMeans在多个作业线上并行运行。给这个参数正值n_jobs,表示使用 n_jobs 条处理器中的线程。值-1表示使用所用可用的处理器。值-2表示使用所有可能的处理器-1个处理器,以此类推。并行化通常以内存为代价增加计算(这种情况下,需要存储多个质心副本,每个...
云计算(Cloud Computing)是分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,云计算是一种新兴的分布式并行计算环境或模式,云计算的出现使得数据挖掘技术的网络化和服务化将成为新的趋势。 本文是对并行聚类算法K-means的研究。首先介绍了K-means算法在单个计算机上的聚类...
K-means++算法是对K-means初始化步骤的一种改进,它通过一种概率方法选择初始中心,这种方法可以显著提高聚类的质量。然而,K-means++的一个主要缺点是其固有的顺序性,这限制了它在处理大规模数据时的应用。为了克服这一限制,研究者提出了K-means||算法,该算法在并行环境中实现了有效的初始化,大大减少了数据传递的...
与K-means聚类算法相结合，提出了一种新的串行K-means聚类算法（K-means clustering algorithm based on QACS，QACS-KMeans），提高了K-means聚类算法的全局搜索能力；③针对K-means聚类算法在处理较大数据量时效率较低的问题，利用Hadoop分布式平台的MapReduce编程模型实现了对新算法QACS-KMeans 的并行化处理。
并行化:kmeans算法并行化的mpi程序 1. K-Means算法步骤 算法步骤 收敛性定义,畸变函数(distortion function): 伪代码: 1)创建k个点作为K个簇的起始质心(经常随机选择) 2)当任意一个点的蔟分配结果发生变化时(初始化为True) 对数据集中的每个数据点,重新分配质心 ...
这个参数允许KMeans在多个作业线上并行运行。给这个参数正值n_jobs,表示使用 n_jobs 条处理器中的线程。值-1表示使用所用可用的处理器。值-2表示使用所有可能的处理器-1个处理器,以此类推。并行化通常以内存为代价增加计算(这种情况下,需要存储多个质心副本,每个作业一个) algorithm {“auto”, “full”, “...