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Hadoop平台下的分布式聚类算法研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着互联网技术的快速发展，人们从各种渠道获取到的数据量呈爆炸式增长，这些数据往往是非常庞大且复杂的。在这样的背景下，怎样有效地利用这些数据成为了一个重要的问题，而聚类是一个被广泛应用的数据处理手段之一。
聚类分析是一种将数据集划分为若干个类别，使得同一个类别内的对象相似度尽可能高，而不同类别之间的相似度尽可能低的数据分析方法。分布式聚类是指利用多台计算机进行聚类操作，解决大规模数据处理问题。利用分布式技术可以将计算任务分配到不同的处理节点上，从而提高了聚类的效率和精度。
在分布式聚类算法中，Hadoop平台是一个常用的工具。Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理高容错性的数据运算任务。它实现了一个分布式文件系统（HDFS）和一个基于MapReduce的编程模型，可以方便地处理大规模的数据处理任务。
基于以上背景，本文主要研究Hadoop平台下的分布式聚类算法，并实现一个可用的分布式聚类系统。
二、研究内容
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.分析和比较现有的Hadoop平台下的分布式聚类算法，并确定本文将使用的算法模型。
2.设计和实现分布式聚类算法的核心框架，包括任务拆分、数据传输、计算和结果合并等关键步骤。
3.实现一个用户界面，支持通过页面输入、上传或下载数据等功能。
4.进行实验测试，评估分布式聚类算法的性能和功能。
三、研究方法
在本次研究中，我们将采用以下方法：
1.调研和分析现有的Hadoop平台下的分布式聚类算法，并展开深入的比较和评估。
2.设计和实现分布式聚类算法的框架，优化关键性能指标。
3.利用Hadoop和其他相关工具，开发一个端到端的分布式聚类系统，支持高效的数据处理和可视化分析。
四、研究预期结果
本次研究的预期结果如下：
1.提出一个实用的分布式聚类算法模型，并设计实现一个分布式聚类系统。
2.测试和分析分布式聚类算法的性能和可扩展性。
3.设计并实现一个可视化界面，方便用户进行交互式数据分析。
4.发表一篇综述性论文，总结研究结果，并展望未来的发展趋势。
五、参考文献
[1]ZhangM,WengY,WangS,etal.AdistributedclusteringalgorithminMapReduce[C]//InternationalConferenceonInternetofThingsandIntelligentSystem.IEEE,2017:858-861.
[2]LuC,HuangY,WangJ,etal.AdistributedK-meansclusteringalgorithmbasedonMapReduce[C]//InternationalConferenceonClusterComputing.IEEE,2012:467-475.
[3]ZhongZ,WangY,WangZD,etal.ParallelDBSCAN:Aparalleldensity-basedclusteringalgorithmforlarge-scaledatasets[J].JournalofComputationalScience,2016,16:173-181.
[4]ZhouJ,LiuJ,LiY,etal.AparallelK-medoidsclusteringalgorithmforlargedatasetsbasedonMapReduce[C]//IEEEInternationalConferenceonBigDataandSmartComputing(BigComp).2018:236-243.
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