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k_means聚类算法的MapReduce并行化实现
k_means聚类算法的MapReduce并行化实现
kmeans
mapreduce
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利用k_means聚类算法的MapReduce并行化实现，为学习hadoop的同学提供参考
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用MapReduce实现KMeans算法
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用MapReduce实现KMeans算法,数据的读写都是在HDFS上进行的，在伪分布下运行没有问题。文档中有具体说明。
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本代码是全局kmeans算法在异构架构下的实现，使用cuda c语言编写。（声明，改代码是一位大牛所写，希望对你有用）
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本文将将K均值聚类算法应用在MapReduce的并行算法实现上，具有借鉴意义。
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kmeans-pyspark:Spark中分布式K-means聚类的Python实现
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本地开发和运营 依存关系 确保您已将Python 2.7和pip一起安装。 然后运行： pip install -r requirements.txt 正在运行的工作 使用中央作业运行程序模块src/index.py运行所有作业。 您完全不需要编辑此文件。 python src/index.py <job> <k> <file1> <file2> 参数： <job> src/spark_jo
hadoop并行化和非并行化的kmeans算法.zip
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包含两种平台上运行的kmeans算法：一种是在Hadoop系统上的并行化kmeans算法，支持读文件，执行聚类算法，输出质心文件，将每个数据的聚类信息输出到控制台上；另一种是串行的聚类算法，支持读文件数据，执行kmeans算法，将每个数据的聚类信息输出到文件中。代码注释清晰。
Hadoop课程实验和报告——K-Means算法并行实现
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fafa菜
2019-05-26
是一篇论文
自由正义神
2015-03-19
具有一定的参看价值
AntonioV
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