Spark环境下K-means初始中心点优化研究综述

来源：计算机应用研究杂志2020年第3期北京时间：

作者：行艳妮,钱育蓉,南方哲,赵京霞,

单位：新疆大学软件学院,乌鲁木齐830046；

摘要：为了能够及时了解Spark环境下经典聚类算法K-means的最新研究进展，把握K-means算法当前的研究热点和方向，针对K-means算法的初始中心点优化研究进行综述。首先介绍了内存计算框架Spark和K-means算法，并分析了K-means算法聚类不稳定性的成因和影响，其目的在于指出优化K-means算法的重要性；详细介绍了目前在Spark环境下优化K-means初始中心点的主要方法和最新研究现状，并展望了K-means初始中心点优化问题的未来研究方向。

关键词：K-均值算法,分布式内存计算框架,算法优化,聚类算法,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61562086,61462079,61966035)；新疆维吾尔自治区教育厅创新团队资助项目(XJEDU2016S035)；自治区研究生创新项目(XJ2019G072,XJ2019G069,XJ2019G071)；；