技术特征：
技术总结
本发明涉及数据挖掘技术领域，公开了一种大数据聚类方法，包括以下步骤：S1、获取原始数据集；S2、采用分布式Canopy算法将所述原始数据集划分为多个全局Canopy中心集；S3、采用分布式K‑means聚类算法，以各所述全局Canopy中心集的全局Canopy中心作为所述分布式K‑means聚类算法的初始聚类中心，对所述原始数据集进行聚类处理。本发明提供的大数据聚类方法具有收敛速度快，聚类效果好的技术效果；同时，缓解了单服务器处理海量数据带来的硬件瓶颈问题，有利于对大规模数据进行快速、有效的数据挖掘。
技术研发人员：邹学玉;汪晶
受保护的技术使用者：长江大学
技术研发日：2019.05.28
技术公布日：2019.09.10