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日期分布

学科分类号

  • 1 篇 管理学
    • 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 1 篇 加速比
  • 1 篇 高斯混合聚类
  • 1 篇 二分k-means聚类
  • 1 篇 规模增长性
  • 1 篇 spark
  • 1 篇 运行时间
  • 1 篇 可扩展性
  • 1 篇 k-means聚类

机构

  • 1 篇 中央财经大学
  • 1 篇 电子科技大学
  • 1 篇 卡内基梅隆大学

作者

  • 1 篇 张游
  • 1 篇 海沫

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=规模增长性"
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Spark平台下聚类算法的性能比较
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计算机科学 2017年 第S1期44卷 414-418页
作者： 海沫 张游 中央财经大学信息学院 北京100081 电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室 成都610054 卡内基梅隆大学海因茨学院信息系统管理系 匹兹堡999039
通过实验,从运行时间、加速比、可扩展性和规模增长性4个方面比较了Spark平台中3种典型的聚类算法即K-means聚类算法、二分K-means聚类算法和高斯混合聚类算法的性能。实验结果表明:1)随着节点个数的增加,3种算法对百兆以上规模数据集... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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