MapReduce优化的K-means并行算法：高效聚类与大数据处理

本文主要探讨了一种基于MapReduce的高效K-means并行算法，该算法旨在解决传统K-means算法存在的问题。K-means算法是一种常用的聚类方法，但其对初始质心的选择敏感，收敛速度较慢，且在处理大规模数据集时，由于内存限制而效率低下。为解决这些问题，研究者在MapReduce分布式计算框架的支持下，进行了以下创新： 1. 并行采样优化：算法利用K选择排序算法实现并行采样，这提高了采样的效率，使得在海量数据中挑选代表样本成为可能，减少了单节点的计算压力。 2. 初始中心点获取：采用了样本预处理策略，通过在小规模数据子集上执行K-means过程，获取高质量的初始中心点，从而避免了随机选取可能导致的不理想聚类效果。 3. 迭代中心更新策略：引入了权值替换策略，这允许在迭代过程中动态地根据每个样本的重要性调整中心点，增加了算法的稳定性和准确性。 4. Hadoop集群优化：通过精细调整Hadoop集群配置，如任务分配策略、数据分区等，确保了任务在多节点上的有效分布，提升了算法的整体运行效率。 实验结果显示，该并行算法在保持良好收敛性的同时，显著提高了聚类精度和处理大规模数据的速度，即具有较高的加速比，这表明算法在实际应用中具有很高的效能提升。作者王永贵和崔鹏作为辽宁工程技术大学软件学院的研究人员，他们的研究工作对于改进大数据环境下的K-means算法有着重要意义，为分布式环境下处理大规模数据提供了新的思路和技术支持。 关键词：K-means算法、MapReduce框架、Hadoop技术。这篇文章不仅理论价值高，而且具有很强的实践指导意义，对于数据科学和云计算领域的研究人员来说，是一篇值得深入学习和借鉴的研究成果。