這是一個關于碩士研究生論文答辯介紹PPT，主要介紹了課題的背景；基于Hadoop平臺的Canopy-Kmeans并行算法；實驗與結果分析；課題總結等內容。Canopy 算法是 McCallum提出的一種簡單、快速、但不太準確的聚類方法，是專門應對高維海量數據源的一種新型聚類算法。算法的思路是：首先在計算數據樣本距離時采用算法復雜度低的距離度量(metric distance)，把樣本數據集劃分為一些部分重疊的子集，這種子集稱之為華蓋(canopies)。然后，在傳統(tǒng)聚類中，比如 k 均值，應用復雜度高的度量距離，進一步計算，從而使得高維海量數據源聚類難題易于實現，歡迎點擊下載碩士研究生論文答辯介紹PPT哦。

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學生：盧勝宇57G紅軟基地
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