基于集群环境的K-Means聚类算法的并行化
王辉1
张望1
范明2
1.河南科技大学电子信息工程学院,河南,洛阳,4710032.河南科技大学现代教育技术与信息中心,河南,洛阳,471003
摘要：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.在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,提出了基于集群环境的并行K-Means聚类算法的设计思想,给出了其加速比估算公式,并通过实验证明了该算法的正确性和有效性.
关键词：集群并行K-Means聚类算法
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60203018)教育部科学技术研究项目(200202)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 42-45 )
英文信息