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基于MapReduce的并行异常检测算法(毕业论文).caj
这是Kmeans聚类的源代码，请大家放心下载。
MapReduce并行编程模型研究论文详细介绍MapReduce
中小型企业的供应商管理,普遍缺乏严谨地评价和分类。针对这一问题,文中通过分析供应商管理的具体工作,修改经典的K-means算法,提出了一种基于自适应属性优化的K-means算法。该算法使用拉格朗日乘数
基于mapreduce的小型电影推荐系统，使用javaweb的方式实现，
针对K-means聚类算法受初始类中心影响,聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题,提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means聚类改进算法,并利用MapReduce编程模型实现了改进算法
：对经典k 均值算法进行分析，证明如何在减少节点间通信代价的情况下，从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息，使聚类质量 等价于相应串行算法，并具有较高的执行效率，在此基础上给出可信的基于消息传递接口的并
两两条弧线(粗),两条弧线,两坨散点,螺旋点云(不平衡型)..等,可用于测试聚类算法两条弧线(粗),两条弧线,两坨散点,螺旋点云(不平衡型)..等,可用于测试聚类算法条弧线(粗),两条弧线,两坨散点,
使用C#和arcengine，结合直接聚类法，根据地图上的点之间的距离对点进行聚类，并可以让用户自定义聚类的级别
鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类,主要考虑如何将各列特征表示并排列组合,选择2列特征向量时可采用2个for循环,来对所有可能的组合进行遍历,选择3列特征分析时,由于情况较少则可以直接输入列。然后将
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