时间：2023-04-13 16:46:01 | 来源：营销百科
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大数据环境下的空间聚类方法研究结题摘要：本项目的工作是面向大数据环境下的空间聚类技术研究，研究内容包括：为探讨传统聚类方法如何被扩展、移植到并行计算框架中，基于分布式计算框架Hadoop搭建了空间大数据的存储及聚类分析平台；深入研究了传统聚类算法、特别是K-means算法基于分布式计算框架MapReduce的实际应用情况；并针对多核处理器、耦合CPU-GPU结构下的大数据挖掘进行了详细分析；设计并实现了基于LDA主题模型的空间聚类算法，分析该算法在处理空间大数据时的优劣表现，进而基于深度学习及迁移学习方法，提出一种全新的基于Siamese网络的空间图像聚类算法，以解决训练数据匮乏、需人工提取特征等问题带来的挑战，以期为空间大数据的挖掘分析提供一种新的思路和技术。[1]关键词：研究,方法,环境,数据,空间
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