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Distributed k-mean algorithm for data clustering

机译:分布式k均值数据聚类算法

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摘要

Clustering is a useful technique for data mining among large amount of data. The k-mean algorithm is a popular algorithm for data clustering. In this article, we derive a distributed version of the k-mean algorithm for clustering data sets distributed in different locations. The distributed k-mean algorithm can be applied to distributed databases without the need of copying data to a central location as required by original version of the algorithm.
机译:群集是一种用于在大量数据之间进行数据挖掘的有用技术。 k均值算法是一种流行的数据聚类算法。在本文中,我们导出了k均值算法的分布式版本,用于对分布在不同位置的数据集进行聚类。分布式k均值算法可以应用于分布式数据库,而无需按照原始算法版本的要求将数据复制到中央位置。

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