摘要：聚类分析是数据处理算法中常用的方法,PAM算法自提出以来便成为了最常使用的聚类算法之一。虽然传统PAM算法解决了K-Means算法在聚类过程中对脏数据敏感的问题,但是传统PAM算法存在收敛速度慢、处理大数据集效率不高等问题。针对这些问题,利用蚁群搜索机制来增强PAM算法的全局搜索能力和局部探索能力,并基于MapReduce并行编程框架提出MRACO-PAM算法来实现并行化计算,并进行实验。实验结果表明,基于MapReduce框架的并行MRACO-PAM聚类算法的收敛速度得到了改善,具备处理大规模数据的能力,而且具有良好的可扩展性。

关键词：mapreduce pam 大数据 并行计算 

单位：江南大学物联网工程学院; 江苏无锡214122