這是一個(gè)關(guān)于碩士研究生論文答辯介紹PPT，主要介紹了課題的背景；基于Hadoop平臺(tái)的Canopy-Kmeans并行算法；實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析；課題總結(jié)等內(nèi)容。Canopy 算法是 McCallum提出的一種簡單、快速、但不太準(zhǔn)確的聚類方法，是專門應(yīng)對高維海量數(shù)據(jù)源的一種新型聚類算法。算法的思路是：首先在計(jì)算數(shù)據(jù)樣本距離時(shí)采用算法復(fù)雜度低的距離度量(metric distance)，把樣本數(shù)據(jù)集劃分為一些部分重疊的子集，這種子集稱之為華蓋(canopies)。然后，在傳統(tǒng)聚類中，比如 k 均值，應(yīng)用復(fù)雜度高的度量距離，進(jìn)一步計(jì)算，從而使得高維海量數(shù)據(jù)源聚類難題易于實(shí)現(xiàn)，歡迎點(diǎn)擊下載碩士研究生論文答辯介紹PPT哦。

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基于Hadoop數(shù)據(jù)挖掘算法研究57G紅軟基地
導(dǎo)師：王靜宇 57G紅軟基地
學(xué)生：盧勝宇57G紅軟基地
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基于Hadoop平臺(tái)的Canopy-Kmeans并行算法57G紅軟基地
課題總結(jié)57G紅軟基地
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