基于Flink的鯨魚優(yōu)化K-Means算法

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摘要：針對(duì)K-Means聚類算法依賴于初始聚類中心選擇的問題，利用鯨魚優(yōu)化算法易于獲取全局最優(yōu)解及快速收斂性的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合分布式框架的并行優(yōu)勢(shì)，提出了一種基于Flink的鯨魚優(yōu)化K-Means聚類算法。通過鯨魚優(yōu)化算法對(duì)領(lǐng)頭鯨迭代更新、優(yōu)化位置，用算法的最優(yōu)解作為聚類中心替代K-Means算法的隨機(jī)聚類中心，改進(jìn)后的算法聚類效果較好、收斂速度快，有效結(jié)合了智能算法及分布式框架的優(yōu)勢(shì)。（剩余3741字）