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基于Spark的動態(tài)聚類算法研究

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　　針對數(shù)據(jù)流的聚類算法，近年來取得了有效的進展，出現(xiàn)了許多卓有成效的算法。隨著信息采集技術的進步，需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大，需要研究針對數(shù)據(jù)流的并行聚類算法。本文基于串行的數(shù)據(jù)流聚類算法D-Stream作出并行化改進，用通用的大數(shù)據(jù)處理框架Spark設計了一個基于分布式架構運行的動態(tài)數(shù)據(jù)聚類算法PDStream。實驗結果表明，該算法具有更高的效率和良好的擴展性，能夠實現(xiàn)分布式架構下的流數(shù)據(jù)動態(tài)聚類。

基于Spark的動態(tài)聚類算法研究

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