hadoop 聚类算法|基于Hadoop的聚类算法在无线电监测数据分析中的应用

时间：2017-01-09 05:31:49 作者：胡莹莹；谭光林；

本文作者：胡莹莹；谭光林；成功正常投稿发表论文到《数字通信世界》2015年05期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：无线电日常监测产生了T级别的海量监测数据,但缺乏有效的数据分析软件。聚类分析是无线电监测数据分析的一个重要算法,基于Hadoop的K-means算法,使用MapReduce编程框架,将传统的单机串行聚类算法K-means用分布式、并行的方式实现,使其适用于分布式、海量的无线电监测数据的分析和计算。本文分析了该算法的时间和空间复杂度。
【论文正文预览】：1引言无线电监测是我国各级无线电管理机构的重要职责之一。各地市无线电管理机构对无线电频率进行日常监测,掌握信道占用度、频段利用率及各频段各业务段背景状况等信息,及时发现并排除干扰。常年积累的监测数据和数据分析为频率指配、频率规划、频率协调等工作提供了有效的
【文章分类号】：TN98;TP311.13
【稿件关键词】：无线电监测聚类K-means算法HadoopMapReduce
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【稿件标题】：hadoop 聚类算法|基于Hadoop的聚类算法在无线电监测数据分析中的应用
【作者单位】：国家无线电监测中心;
【发表期刊期数】：《数字通信世界》2015年05期
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