Hadoop上的大数据仿射传播聚类分析：APCH算法

“本文介绍了基于Hadoop的仿射传播大数据聚类分析方法，即APCH算法。APCH是在Hadoop分布式框架上对传统仿射传播聚类算法（APC）的改进，解决了APC无法处理大规模数据的问题。APCH通过并行化处理，能够在大数据环境下高效运行，且能自动确定聚类数量。文章提到了APC算法的优势，如自动决定类个数、处理相似关系不对称和稀疏数据的能力。此外，作者提供了开源的执行程序、源代码和测试数据集，供用户在分布式集群或云计算环境中使用。” 在大数据时代，聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一，它通过寻找数据间的相似性将数据自动分类。仿射传播聚类算法（APC）是一种新兴的聚类方法，其核心在于利用对象间的相似度构建网络，并通过迭代消息传递来确定类代表和附属点，从而实现数据的分簇。APC的一大优点是无需预先设定类别数量，这使得它在多种应用场景中表现出色，例如数据挖掘、机器学习、图像分割、语音识别和生物信息学等领域。 然而，APC的局限在于处理大规模数据时效率较低，因为它需要加载所有数据点之间的相似关系。为了解决这一问题，研究者提出了APCH算法，它在Hadoop的分布式计算环境中重新设计了APC的执行流程，实现了并行化处理。这种并行化处理使得APCH能够有效地处理大数据集，且在不牺牲准确性的前提下，显著提高了处理速度和可扩展性。 在实验部分，APCH在多个数据集上进行了测试，结果显示其在大数据处理方面具有良好的适应性和伸缩性。为了方便其他研究者和开发者使用，APCH的实现以开源的形式提供，包括可执行程序、源代码和用户手册，用户可以直接在自己的分布式集群或者如亚马逊EC2的云计算平台上部署和运行。这些资源可以在https://github.com/HelloWorldCN/MapReduceAPC上获取，为研究和实践提供了便利。 基于Hadoop的仿射传播大数据聚类分析方法（APCH）是应对大数据挑战的有效工具，它结合了Hadoop的并行处理能力和APC的优秀聚类特性，为大数据分析提供了新的解决方案。通过开源代码，该方法进一步促进了研究社区对大数据聚类技术的探索和发展。