文献类型：期刊文章

作　　者：任恒妮[1]

REN Heng-ni(College of Computer Science,Shaanxi Institute of International Commerce,Xianyang 712000,Shaanxi Province,China)

机构地区：[1]陕西国际商贸学院信息工程学院

出　　处：《信息技术》

基　　金：陕西省教育科学“十三五”规划课题(SGH18H555,SGH18H562)

年　　份：2019

卷　　号：43

期　　号：11

起止页码：20-23

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：文中对大数据聚类算法K-means算法及其优化进行研究,并主要针对确定聚类数目和初始中心给出了优化的算法。首先,利用平均误差平方和的指标来评估聚类结果的好坏,从而确定聚类的数目;其次,利用秩序化原始数据的方法进而实现有序选取初始中心;最终由结果分析看出,优化后算法相比于传统算法,聚类效果更好。

关 键 词：大数据 聚类算法 K-MEANS

分 类 号：TP302.7]