基于异构大数据平台的并行化K-means算法设计与实现

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摘要：K-means算法是数据挖掘和机器学习中用于聚类分析的基础工具，广泛应用于文档聚类、异常值检测等多个领域。然而，随着大数据时代的来临，传统方法难以满足大规模数据聚类分析的处理需求。为此，文章基于Spark 和 GPU 构建异构大数据平台，对K-means算法进行并行化设计与实现，以提高K-means算法的数据处理效率和资源利用率。（剩余6894字）

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