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论文《k-means聚类算法的MapReduce并行化实现》发表于第三届中国国家网格学术年会，旨在探讨如何利用MapReduce框架提高k-means算法的计算效率。文章提出了一种将k-means算法分解为多个Map和Reduce任务的方法，从而实现分布式处理。通过将数据集划分到不同的节点进行并行计算，有效减少了处理时间，提升了大规模数据集的处理能力。该研究对于大数据环境下的聚类分析具有重要意义，为后续相关研究提供了理论支持和实践参考。 文档为pdf格式，0.32MB，总共5页。
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- k-means聚类算法的MapReduce并行化实现 - 第三届中国国家网格学术年会.pdf
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