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2013-05-23 12:21
求翻译：Hadoop是当前流行的分布式计算框架。本文研究基于hadoop的k-means聚类算法和TFIDF算法，分别实现及优化这两种算法并在单机状况及集群状况下进行试验。本文实现并行化的K-means算法和TFIDF算法并针对传统K-means算法的存在的一个问题进行优化，即初始聚类划分对算法执行时间有很大影响，本文将传统算法的随机选择初始聚类划分的方法进行改进，进行两种改进，分别为均分向量空间产生聚类中心方法及Canopy方法进行对初始聚类中心的选择，本文通过对图片数据中提取的SIFT特征值作为K-means聚类算法和TFIDF算法的输入，在大规模的数据集进行试验，实验结果表明优化后的算法在速度相对传统算法有很大的提升并在实际领域中有着是什么意思？ 待解决
 悬赏分：1
- 离问题结束还有
Hadoop是当前流行的分布式计算框架。本文研究基于hadoop的k-means聚类算法和TFIDF算法，分别实现及优化这两种算法并在单机状况及集群状况下进行试验。本文实现并行化的K-means算法和TFIDF算法并针对传统K-means算法的存在的一个问题进行优化，即初始聚类划分对算法执行时间有很大影响，本文将传统算法的随机选择初始聚类划分的方法进行改进，进行两种改进，分别为均分向量空间产生聚类中心方法及Canopy方法进行对初始聚类中心的选择，本文通过对图片数据中提取的SIFT特征值作为K-means聚类算法和TFIDF算法的输入，在大规模的数据集进行试验，实验结果表明优化后的算法在速度相对传统算法有很大的提升并在实际领域中有着
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
Hadoop is the current popular distributed computing frame.This article studies based on the hadoop k-means cluster algorithm and the TFIDF algorithm, separately realizes and optimizes under these two algorithms and carries on the experiment in the single plane condition and the colony condition.This
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2013-05-23 12:26:38
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2013-05-23 12:28:18
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