我想使用层次聚类，在构建链接之间具有相似性 树形图，其中每个叶子是来自原始网络的链接，而分支代表链接 社区在MapReduce中使用层次聚类。任何参考方法算法都将受到赞赏。
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分层聚类不适用于MapReduce 永远。
首先，MapReduce 设计一次处理一条记录，而距离计算做一次至少需要两条记录。由于这个原因，将基于距离的算法隐藏到MapReduce中通常是一个坏主意;这就是为什么MapReduce现在几乎是昨天的新闻。没有人专注于MapReduce，除了预处理和过滤之外，它几乎没有任何限制。
此外，它没有多大帮助。层次聚类本身就很糟糕的原因是它在通常的实现中需要O(n^2)内存和O(n^3)运行时。
因此，分布式实现获得的任何增益只允许您处理稍大的数据集：如果添加8倍的计算机，则只能处理2倍大的数据集。这对于可扩展性来说显然是不令人满意的。此外，您还需要更多的磁盘空间。你真的希望有O(n^2)磁盘空间吗？
最后但并非最不重要的一点是，如果您确实拥有大数据，无论如何都无法查看树形图。
如果您有大数据，请使用其他算法。或者抽样。
如果您的数据不是那么大，只需使用像ELKI这样的单主机实施，这相当快。最有可能的是，它将胜过基于群集的实现，因为它可以避免使用mapreduce获得的所有额外磁盘IO。