分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合,同时提高人工蜂群算法的搜索能力与开发能力。该策略能够有效地提高聚类处理的性能。采用混沌映射与反向学习作为ABC种群的初始化策略,提高搜索的解质量。将聚类算法基于Hadoop的MapReduce编程模型实现,通过最小化类内距离的平方之和,实现对大数据的聚类处理。实验结果表明,该算法有效地提高了大数据集的聚类质量,同时加快了聚类速度。