基于MapReduce框架下K-means的改进算法

针对海量数据背景下K-means聚类结果不稳定和收敛速度较慢的问题,提出了基于MapReduce框架下的K-means改进算法。首先,为了能获得K-means聚类的初始簇数,利用凝聚层次聚类法对数据集进行聚类,并用轮廓系数对聚类结果进行初步评价,将获得数据集的簇数作为K-means算法的初始簇中心进行聚类;其次,为了能适应于海量数据的聚类挖掘,将改进的K-means算法部署在MapReduce框架上进行运算。实验结果表明,在单机性能上,该方法具有较高的准确率和召回率,同时也具有较强的聚类稳定性;在集群性能上,也具有较好的加速比和运行速度。