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1、聚類和分類是當(dāng)前計(jì)算機(jī)人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。人們渴望快速而準(zhǔn)確地獲取并處理信息，可是互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)據(jù)不但數(shù)量龐大，而且結(jié)構(gòu)各異。信息自動(dòng)聚類和分類技術(shù)，成為充分利用互聯(lián)網(wǎng)資源的有效途徑。
本文首先綜述了現(xiàn)有的聚類和分類技術(shù)，分析了具有代表性的聚類和分類算法。隨后從兩個(gè)方面來改進(jìn)現(xiàn)有的分類和聚類工作。第一，如何提高現(xiàn)有聚類算法對(duì)海量信息處理的能力。在這一方面本文提出了一種并行聚類算法，該算法構(gòu)建在MapReduce并行框架
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