《表1 算法运行时间对比/s》

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《Spark框架下分布式K-means算法优化方法》

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实验采用4×107个数据样本对算法的扩展性进行测试。图6展示了传统K-means、T-Kmeans和S-Kmeans算法的并行化时间对比，可以看出S-Kmeans算法有更高效的聚类速度，运行时间随执行器节点的增加逐步减少。同时由于Spark集群自身的时间开销，算法的运行时间没能随着节点的增加达到线性降低。图7展示了算法的加速比对比。S-Kmeans算法可扩展性良好，随着集群规模的扩大，算法的加速比与T-Kmeans算法基本保持一致。