基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法后印本

作者： 孙倩 ¹ 陈昊 ² 李超 ¹
作者单位：

1. 湖北大学信息化建设与管理处

2. 湖北大学计算机与信息工程学院
提交时间：2019-05-10 10:28:40

摘要: 针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题，提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合，同时提高人工蜂群算法的搜索能力与开发能力。该策略能够有效地提高聚类处理的性能。采用混沌映射与反向学习作为ABC种群的初始化策略，提高搜索的解质量。将聚类算法基于Hadoop的MapReduce编程模型实现，通过最小化类内距离的平方之和，实现对大数据的聚类处理。实验结果表明，该算法有效地提高了大数据集的聚类质量，同时加快了聚类速度。

数据分析聚类算法人工蜂群算法灰狼优化算法云计算分布式计算

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论

期刊：

计算机应用研究

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201905.00040 (或此版本 ChinaXiv:201905.00040V1)
DOI:10.12074/201905.00040V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201905.00040.V1
科创链TXID： 50c5fc46-c1a5-46f9-82d2-d61a698af554
推荐引用方式： 孙倩,陈昊,李超.基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法.计算机应用研究:https://chinaxiv.org/abs/201905.00040.[ChinaXiv:201905.00040V1] (点此复制)

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2019-05-10 10:28:40

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