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用程序合成的个样本的控制图数据。
每个样本包括个属性列，共可以分为类，分别为正常循环上升趋势下降趋势向上移位向下移位。
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分别执行算法和算法实验结果分析并行算法收敛曲线图算法加速比分析算法可扩展性分析课题的背景基于平台的并行算法课题总结实验与结果分析课题总结已完成的工作针对传统的串行聚类算法在处理海量数据时出现性能及初始聚类中心敏感等问题，提出了种基于平台的并行聚类算法，该算法采用算法和余弦相似度度量来改善算法在确定初始聚类中心的盲目性，采用并行计算框架对算法并行扩展，使之能够适应海量数据处理。
实验结果表明提出的基于平台的并行算法具有更好的聚类质量，在处理海量数据时具有良好的加速比和扩展性。
课题总结已完成的工作本文的主要工作有针对传统的串行聚类算法在处理海量数据时出现性能及初始聚类中心敏感等问题，提出了种基于平台的聚类算法优化研究．内蒙古科技大学校报.谢谢平台的并行聚类算法。
通过利用代价低的余弦相似性度量方式的算法快速获取聚类中心作为并行算法的初始聚类中心，加快算法的收敛速度。
该算法对原始数据使用基于余弦相似度度量方式的算法进行聚类和覆盖划分，使得并行算法进行精确聚类时不需要计算不处于同个的点之间的距离，这在很大程度上减少计算量。
实验验证所提出的算法的聚类质量加速比和扩展性。
研究进度存在的问题虽然在搭建好的平台上对本文提出的种基于平台的算法进行了实验验证，但实验数据单，并且由于条件有限，平台下处理数据的结点较少，这也造成了该算法在不同量的结点上得出的结论，且本实验没有在单机模式下也就是看串行算法进行对比实验，这也将是论文下步的工作重点。
•课题总结下步改进计划继续对平台的相关技术进行研究，对中的分布式存储系统与编程模式做进步研究。
继续完善实验平台，由于实验室结点有限，以后要尽量选择多的节点对本文提出的算法进行并行实验，并选择不同数据集对本文提出的算法验证。
•期刊论文发表情况已见刊卢胜宇，王静宇，张晓琳，高俊峰．基于还需要利用上面获取的全局中心集合对数据集进行粗糙聚类，生成多个互相重叠的聚类集合，这系列的工作为下步精确聚类奠定基础。
算法流程中心点生成得到稳定的聚类结束粗糙聚类生成中心点标注新中心点生成聚类结果生成开始算法并行实现根据前面的算法并行流程图，我们将整个过程设计成了两个阶段，第阶段执行算法，第二阶段执行算法第阶段算法的实现实现算法包括三个，即三个，可以描述为下面个步骤将输入数据处理为算法可以使用的输入格式。
每个针对自己的输入执行聚类，输出每个的中心向量。
每个接收的中心向量，并加以整合以计算最后的的中心向量。
根据的中心向量来对原始数据进行分类。
.操作系统版本.版本版本软件环境搭建集群，部署情况地址启动集群和查看集群是否启动成功，在节点上启动浏览器，在浏览器地址栏输入，检查和是否启动正常。
启动正常的页面如图.所示当平台正常启动后，然后启动实验过程首先要准备数据，本实验运用的数据是在网站中下载相应数据.。
测试数据是由在年利第二阶段算法的实现算法利用上阶段的生成的簇中心向量列表，对数据对象集合进行划分其主要的编程模型包括了和三个阶段。
阶段输入依然是各个数据块集合，输入格式为阶段函数用于合并结果中相同的的键值对，输入是的输出，依然还是簇类向量标识符，为相同的所有向量组合和这些向量的数目。
阶段处理属于同簇的所有数据对象向量，并重新生成新的簇类中心向量，其输入输出均是键值对形式，输入信息是各个子节点的结果，输出信息是簇类标识符和新的簇类中课题的背景基于平台的并行算法课题总结实验与结果分析实验平台的搭建由于实验条件有限，本实验平台集群共台计算机，搭建个节点，服务器的配置如下表所示实验环境实验配置硬盘内存操作系统.服务器的网络配置如下主机名地址.算法是由提出来的，该算法思想简单，实现相对容易，在多个学科里面都有广泛应用。
它是聚类算法中最常见的划分方法，所谓的划分方法就是给定个包含个数据对象的数据集，将数据集划分为个子集，其中每个子集均代表个聚类，同聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小。
平台是旗下开源的分布式计算框架，可编写以及可运行分布式应用来处理大规模数据。
框架最核心组成部分就是和。
课题背景课题背景是种编程模型，用于大规模数据集大于的并行运算。
概念映射和归约，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
当前的软件实现是指定个映射函数，用来把组键值对映射成组新的值对，指定并发的归约函数，用来保证所有映射的键值对中的每个共享相同的键组。
为什么选择基于平台的并行算法课题背景.随着大数据时代的到来，同时硬件的提升也越来越困难，导致现在我们在单机下处理大规模数据遇到了前所未有的阻力和难度。
.传统的算法在处理海量数据时效率低下聚类质量差等弊端日益显露出来，其时间复杂度较高且处理数据的能力存在局限性也尤为突出。
.基于平台的并行算法，该算法采用算法改善算法在确定初始聚类中心的盲目性，采用并行计算框架对算法并行扩展，使之能够适应对海量数据处理。
课题背景课题的背景基于平台的并行算法课题总结实验与结果分析算法的基本思想算法是对算法的种优化，算法的思想为采用基于余弦距离度量方式的聚类算法对数据集初始中心点进行优化，聚类算法利用计算模式实现并行计算运行，经过和阶段得到全局的中心集合，在对数据集进行精确聚类之前，基于数据挖掘算法研究导师王静宇学生卢胜宇课题的背景基于平台的并行算法课题总结实验与结果分析相关概念课题背景聚类算法及其分类算法算法•聚类算法及其分类聚类是对点进行考察并按照种距离测度将它们聚成多个“簇”的过程。
聚类的目标是使得同簇内的点之间距离比较短，而不同簇中点之间距离较大。
课题背景课题背景代表点初始分类分类是否合理最终分类修改分类聚类主要包括以下几个过程数据准备特征选择提出特征提取聚类聚类结果验证。
动态的聚类过程步骤如下所示课题背景算法是提出的种简单快速但不太准确的聚类方法，是专门应对高维海量数据源的种新型聚类算法。
算法的思路是首先在计算数据样本距离时采用算法复杂度低的距离度量，把样本数据集划分为些部分重叠的子集，这种子集称之为华盖。
然后，在传统聚类中，比如均值，应用复杂度高的度量距离，进步计算，从而使得高维海量数据源聚类难题易于实现。
用程序合成的个样本的控制图数据。
每个样本包括个属性列，共可以分为类，分别为正常循环上升趋势下降趋势向上移位向下移位。
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分别执行算法和算法实验结果分析并行算法收敛曲线图算法加速比分析算法可扩展性分析课题的背景基于平台的并行算法课题总结实验与结果分析课题总结已完成的工作针对传统的串行聚类算法在处理海量数据时出现性能及初始聚类中心敏感等问题，提出了种基于平台的并行聚类算法，该算法采用算法和余弦相似度度量来改善算法在确定初始聚类中心的盲目性，采用并行计算框架对算法并行扩展，使之能够适应海量数据处理。
实验结果表明提出的基于平台的并行算法具有更好的聚类质量，在处理海量数据时具有良好的加速比和扩展性。
课题总结已完成的工作本文的主要工作有针对传统的串行聚类算法在处理海量数据时出现性能及初始聚类中心敏感等问题，提出了种基于.操作系统版本.版本版本软件环境搭建集群，部署情况地址启动集群和查看集群是否启动成功，在节点上启动浏览器，在浏览器地址栏输入，检查和是否启动正常。
启动正常的页面如图.所示当平台正常启动后，然后启动实验过程首先要准备数据，本实验运用的数据是在网站中下载相应数据.。
测试数据是由在年利
基于Hadoop数据挖掘算法研究-硕士研究生论文答辩PPT
