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基于MapReduce的分治k均值聚类方法
分析基于MapReduce的分治k均值聚类方法
随着大数据时代的到来，数据聚类成为了数据挖掘的重要工具之一。聚类的目的在于把相似的数据对象分组合并成为一个集合，且不同的集合所对应的数据对象之间的差别尽可能的大，同时集合内的数据对象之间尽量的相似。进一步地进行数据分析和挖掘，使得数据能够更加的有效地利用。
在大数据时代中，K均值聚类算法是应用广泛的一种无监督学习算法，其基本思想是将数据集分成K个簇，而每个数据对象只属于其中一个簇。对于一个数据对象来说，其属于哪一个簇是由簇心来决定的，即其所属簇与其所对应的簇心之间的距离最小。
然而，传统的K-means算法由于需要全局扫描，而且运算复杂度较高，对于大量数据的处理效率不高。为此，研究人员提出了基于MapReduce的分治K均值聚类算法。
基于MapReduce的分治K均值聚类算法是将数据集分解成若干个部分后并行计算，再将结果合并得到最终的聚类结果。它将K均值聚类算法的全局性质转换成一个多阶段的分治过程，每次都选取一个最能提高聚类效果的元素作为簇心，实现了分布式化计算。
1.分治K均值聚类算法的流程
(1)分割：将整个数据集划分为若干个互不相交的子数据集。
(2)聚类：在每个子数据集上进行K均值聚类操作，得到所有子数据集上的簇。
(3)合并：将所有的子数据集的簇合并得到所有点的簇。
(4)计算簇心：根据合并后的簇重新计算各簇的簇心。
(5)判断：通过判断所有的簇心是否满足停止条件，判定算法是否结束。
(6)进入下一轮：如果停止条件不满足，返回步骤(1)。
2.基于MapReduce的分治K均值聚类的优缺点
(1)优点
a.高效：基于MapReduce的分治K均值聚类算法通过分治的思想进行计算，运算时间大大缩短。
b.可扩展性强：该算法可以处理超大数据量，可以很好地适应大数据环境的需求。
c.准确性高：该算法能够保证簇心的计算是全局最优的。
(2)缺点
a.在计算过程中，需不断地进行数据划分、合并及簇心的计算，计算繁琐。
b.基于MapReduce的分治K均值聚类算法可能会受到Hadoop的影响，如节点之间的通信开销可能会影响算法的计算速度。
3.总结
基于MapReduce的分治K均值聚类算法是一种分布式、高效的数据聚类算法，其基本思想是将数据集分解为若干个部分，通过个别部分的计算得到最终的聚类结果。由于其算法可以处理超大数据量，具有高效性、可扩展性强等优点，其在大数据环境下的应用越来越广泛。