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基于MapReduce和MSSA的并行K-means算法

Parallel K-means algorithm based on MapReduce and MSSA
刘卫明1
崔瑜1
毛伊敏1
刘蔚2
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 赣南科技学院 电子信息工程学院, 江西 赣州 341000

摘要

针对大数据环境下并行K-means算法存在的面对高维数据聚类效果差、数据分区不均匀、初始质心敏感等问题,提出了一种基于MapReduce和MSSA的并行K-means算法MR-MSKCA。首先,提出基于肯德尔相关系数和深度稀疏自动编码器的降维策略(dimensionality reduction strategy based on Kendall correlation coefficient and DSAE,DRKCAE)对高维数据进行特征加权和特征提取,解决了高维数据不相关特征和结构稀疏导致的聚类效果差的问题;其次,提出基于两段映射的广义超平面分区策略 (uniform partition strategy based on two-stage mapping,UPS)对数据集进行划分,获取均匀的数据分区;最后提出非均匀变异麻雀搜索算法 (non-uniform mutation sparrow search algorithm,MSSA)用于获取并行K-means的聚类质心,解决了算法初始质心敏感的问题。在UCI数据集上进行的实验显示,MR-MSKCA较MR-KNMF、MR-PGDLSH、MR-GAPKCA的运行时间分别降低了45.1%、49.1%、59.8%,聚类效果分别提升了19.2%、22.8%、24%,表明 MR-MSKCA对大数据进行聚类时有良好性能,适用于不同场景的大数据聚类分析。

基金项目

2020年度科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605)
国家自然科学基金资助项目(41562019)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0149
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3244-3251,3257
文章编号: 1001-3695(2022)11-006-3244-08

发布历史

[2022-06-21] 优先出版
[2022-11-05] 印刷出版

引用本文

刘卫明, 崔瑜, 毛伊敏, 等. 基于MapReduce和MSSA的并行K-means算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (11): 3244-3251,3257. (Liu Weiming, Cui Yu, Mao Yimin, et al. Parallel K-means algorithm based on MapReduce and MSSA [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (11): 3244-3251,3257. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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