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- 素材大小:
- 3.97 MB
- 素材授权:
- 免费下载
- 素材格式:
- .ppt
- 素材上传:
- ppt
- 上传时间:
- 2017-10-08
- 素材编号:
- 155255
- 素材类别:
- 答辩PPT模板
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素材预览
这是一个关于硕士研究生论文答辩介绍PPT,主要介绍了课题的背景;基于Hadoop平台的Canopy-Kmeans并行算法;实验与结果分析;课题总结等内容。Canopy 算法是 McCallum提出的一种简单、快速、但不太准确的聚类方法,是专门应对高维海量数据源的一种新型聚类算法。算法的思路是:首先在计算数据样本距离时采用算法复杂度低的距离度量(metric distance),把样本数据集划分为一些部分重叠的子集,这种子集称之为华盖(canopies)。然后,在传统聚类中,比如 k 均值,应用复杂度高的度量距离,进一步计算,从而使得高维海量数据源聚类难题易于实现,欢迎点击下载硕士研究生论文答辩介绍PPT哦。
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基于Hadoop数据挖掘算法研究
导师:王静宇
学生:卢胜宇
课题的背景
基于Hadoop平台的Canopy-Kmeans并行算法
课题总结
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基于Hadoop平台的Canopy-Kmeans并行算法
课题总结
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基于Hadoop平台的Canopy-Kmeans并行算法
课题总结
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基于Hadoop平台的Canopy-Kmeans并行算法
课题总结
谢 谢
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