T E L KO M NI K A ,  V o l. 1 4 ,  N o. 3 S ept em ber   20 1 6 ,  pp.   11 23 ~ 112 7   I S S N :  1 693 - 6 930 ac c r edi t ed  A   b D IK T I,  D e c r e e  N o 58/ D I K T I / K ep/ 2013   D O I :   10. 12928/ T E LK O M N I K A . v 1 4 i 3 . 3771      11 23       R ec ei v ed   J anu ar y   1 0 ,  201 6 ;  R ev i s ed   A p r il   2 0 ,  201 6 ;  A c c ept ed  M ay  8 ,  201 6   M a pR e duc e  I nte gr a te d M ul ti - a l g or i th m f or   HP C Ru n n in g   S t at e A n al y si s       Sh u R e n  L i u * ,  C h ao M i n  F e n g ,  H o n g W u  L u o ,  L i n g  W e n   N or t hw es t  B r an c h of  P et r oC h i na   R es ear c h I n s t i t ut of  P et r ol eum  E x pl or at i on a nd D ev el op m ent ,     Lanz hou 730 020,   C hi na   * C or r es po ndi ng a ut hor ,  e - m a i l 1648 9379 49@ qq . c o m       A b st r act   Hi g h - per f or m anc e c om put er  c l us t er s  ar e m aj or  s ei s m i c  pr o c es s i n g pl at f or m s  i n t he oi l  i n dus t r y   and ha v e a  f r equ ent  o c c ur r en c e of  f ai l ur es .  I n t h i s   s t ud y ,  K - m eans  an d t he N ai v e B ay es  al gor i t hm  w er e   pr ogr am m ed i n t o M apR educ e  and r u n on H a doop .  T he  ac c um ul at ed   h i gh - per f or m anc e c om put er  c l us t e r   r unni n s t at us  dat a w er e f i r s t  c l us t er ed  by  K - m ean s ,   and  t hen  t he  r es ul t s  w er e u s ed  f o r  N ai v e B a y e s   t r ai ni ng.  F i nal l y ,  t he t e s t  da t a w er e di s c r i m i nat e d f or  t h e k now l edg e bas e and  equ i pm ent  f ai l ur e .   E x per i m en t s   i nd i c at e t h a t K - m eans  r et ur n ed  good  r e s ul t s ,  t he  N ai v e B a y e s  a l gor i t hm  h ad a  hi gh r at o f   di s c r i m i na t i on ,  an d t h e m ul t i - al gor i t hm  u s ed  i n M apR edu c e a c hi e v ed  an  i nt e l l i gent  pr ed i c t i o n m ec ha ni s m .     Ke y w o rd s h ig h - p er f or m an c c l u s t er s  ( hp c ) ,  h ado op,  m apr e duc e ,  k - m ea ns ,   nai v e bay es     C o p y r i g h t   ©   20 16 U n i ver si t a s A h mad  D ah l an .  A l l  r i g h t s r eser ved .       1 .  I n tr o d u c ti o n   S ei s m i c   pr oc es s i ng  t ec hno l og y   i s   one  of   t he  pr i m ar y   m eans   f or   oi l   and  gas   ex p l or at i o and  de v e l opm ent .   A t   pr es ent ,   hi g h - per f or m anc c o m put er   c l us t er s   ar e   m a j or   s e i sm i pr oc es s i ng  pl at f or m s  i n t he o i l  i ndus t r y .  H o w e v er ,  t he  c l us t er  s i z es  ar e x pand i ng   w i t i nc r eas i ng am ount s  of  dat a pr oc es s i ng;  m ean w h i l e,   v ar i ous  s of t w ar app l i c a t i o ns  ar e bei ng   us ed  i n t er c han gea bl y ,   l ea di n t f r equen t   c l us t er   f ai l ur es .   T her ef or e,   s t abi l i t y   f ac t or s   ha v e   bec om i nc r eas i ng l y   i m por t ant .   H er e,   a i n t el l i gen t   pr edi c t i on  m ec hani s m   i s   i nt r o duc ed  t bu i l d   k now l e dge  b as f r o m   hi s t or i c al   d at an det ec t   hi dd en  f aul t s   i t he  c l us t er   us i n dat m i ni ng   t ec hni ques   bef or e t he m ai nt e nanc e  no de c r as h es .   T hi s   m et hod  w i l l  m i ni m i z e  nod e f ai l ur i m pac t s  on oi l  an d g as  ex pl or at i o n pr oj ec t s .   H ado op  i s   a o pen - s our c c l oud  c om put i n m odel   [ 1]   t hat   us es   M apR educ [ 2]   f or   t he   par al l e l  c om put at i on  of  bi dat a.  O w i ng  t i t s   hi g h r e l i a bi l i t y ,   dat a pr oc es s i ng  c a p a c it y ,  f le x ib il it y ,   and s c al ab i l i t y ,  t h i s  m odel   has  gr ad ua l l y   b ec om e pop ul ar  f or   c om put er   r es ear c h and  i s   w i de l y   us ed  b y   s ear c e ngi nes ,   m ac hi n l ear ni n and  s on  [ 3 - 5] .   H o w e v er ,   H ado op  ha s   not   y et   be en   us ed t o  m oni t or  hi gh - p er f or m anc e c l us t er  r unni ng  c on di t i ons .   T oget her ,  H ado op an d Map R educ e m a k e i nt el l i g ent  pr edi c t i on m ec hani s m s  pos s i bl e f or   h ig h - per f or m anc c l us t er   r unn i ng  a na l y s es .   R el a t ed  w or k   has   been  c ar r i ed  o ut   on  k - m eans   [ 6]   and B a y es i a n [ 7]   Mapr e du c e par al l e l i z at i on  i m pr ov e m ent s ,  but  no c om pr ehens i v e us e ,  i n t hi s   paper , m u l ti - al g or i t hm  w as  app l i e d f or  H P C  r unn i ng  s t at e a na l y s i s .       2.  R e sea r ch  M et h o d   IN   t he   ar c hi t ec t ur e t he  ent i r c l us t er   i s   des c r i b ed  b y   eac L i nux   s y s t em   s t at q uant i t y   c o m ponent ,   w hi c h c har ac t e r i z es  t he c l us t er  s t at e.  A  s t at e   dat a ana l y s i s  pl at f or m   w as  bui l t   bas ed  on H ado op  pl at f or m  c har ac t er i s t i c s  a nd  hi gh - per f or m anc e c l us t er  s y s t em  s t at us  dat a.  T he   pl at f or m  c o m pr i s es  t hr ee p ar t s  ( F i g ur e   1) :   a)   A  s t at e  c ol l ec t i on m odul e c ol l ec t i n g t h e h i gh - per f or m anc e c l us t er  r u nni ng s t a t us  d at a .   b)   A   s t at dat s t or ag m odul t h at   us es   H B as t ef f i c i ent l y   ac h i e v hug d y n am i c   t i m i ng  of   t he h i s t or i c a l  s t at us  dat a.   c)   A   dat ana l y s i s   m odul e ,   t h c or c ont ent   of   t hi s   ar t i c l e,   t hat   i nc l u des   t w a l gor i t hm s   bas ed   on M apR educ and  t he  K - Means  and N a i v B a y e s  al gor i t hm s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             I SSN :  1 6 9 3 - 6 930   T E L KO M NI K A     V o l.   1 4 ,  N o 3 S ept em ber   201 6   :   11 23     1 127   112 4     Li n ux  c o m m ands  ar e us ed f or  c l us t er s  r unni ng t he  s t at e dat a c o l l ec t i on ,  w hi c h ar em bedded i n a J av a pr og r am .  A f t er  t he ac qui s i t i o i s  c o m pl et e,  t he H B as e A P I  i n t er f ac e i s   c al l e d t o s t or e t he  dat a.   R unn i ng  s t at us  c h ar ac t er i s t i c s  ar e d i v i d ed  i nt o h eal t h,  ge ner a l ,  and  f aul t ,  a nd d i f f er ent  c at eg or i es  ar e r ef i ne d as  t h e k now l edge  bas ex pan ds .     2. 1   I m p l e m e n ta ti o n  o f th e  K - m ean s   A l g o r i th m   i n  M ap R ed u ce   T he  K - m eans   [ 8 ]   al gor i t hm   us es   di s t a nc as   t he  s i m i l ar i t y   ev al uat i on   i n dex   a nd  o ut put s   t he k  c l us t er  c ent er s  ( F i g ur e   2 ) .  T he s t eps  of  t h e i m pl e m ent at i on pr oc es s  ar e des c r i bed b el o w .   a)   K  da t a c en t er s  ar e s e l ec t e d  f r o m  t he dat a s e t .   b)   A l l   of   t he  d at ar us e t o   m eas ur t he  di s t a nc be t w een  e ac c ent er   t f i nd   t he   m i ni m u m   di s t anc e ,   w h i c h i s   i nc l ude i n t he m i ni m u m  c l as s .   c)   A l l   t y p es   of   c ent er s   ar r ec al c ul at e d.   S t e ps   2   an ar r ep eat e unt i l   t h t hr es h ol d   i s   m et .   T he  m ai n f unc t i on f or  an  appr o pr i at e t hr es h ol des i gn i s  t us e an  i t er at i v pr oc es s  t ac hi e v e  t he  Ma p a nd R ed u c e f unc t i ons  a nd  t o c on t i nu e t o f unc t i on c al l s  unt i l  t he  t hr es hol d i s   m et .       …. M a p R ed u ce A n a ly s is  S y s te m s C lu s t e r s  R u n n in g  S t a tu s  D a ta H ig h - P e r f o r m a n c C l u s t e r f o O il S e is m ic   p r o c e s s in g    N o d e   1 N o d e   N C o lle c t io n H a d oop F ile  S y s t e m K - M e a ns   C l us t e r i ng  A l gor i t hm B a y e s ia n   D is c r imin a t io n   M e t hod F a ilu r e  W a r n in g K n o w l e d g e   B a se C l us t e r i ng  P r o c e s s C la s s if ic a t io n   P r o c e s s O p t imiz a t io n /u s e of   K now l e d ge     F ig ur e   1 .   T he ar c hi t ec t ur of  t he Ma pR e duc I nt egr a t ed Mu l t i - al g or i t hm     Center change threshold is met ? yes no Map Map 1 Map 2 Mapn < C 1 , D 1 > < C 2 , D 2 > < Cn , Dn > < C 1 , list > < C 2 , list > < Cn , list > Reduce 1 Get data from HBase table < D 1 , D 2 , , Dn > Initialize cluster centers Reduce 2 Reducen The new cluster centers Replace the original Cluster centers End Reduce     F i gur 2 .  T he  I m pl em ent at i on P r oc es s   of  t he  K - m eans   A l gor i t hm  i n M ap R educ e       2. 2 I m p l e m e n ta ti o n  o f th e  N a i v e  B a y e s  a l g o r i th m  i n   M a p R e d u c e   F i gur 3   s ho w s  t h e i m pl em ent at i on pr oc es s  f or  t he N ai v e B a y es  al gor i t hm  [ 9 - 10 ]  in   MapR educ e ,   w h i c h i s  s et  u p   as  f ol l o w s :   a)   Let   = { 1 , 2 , , }   f or   an  i t em   t be  c l as s i f i ed,   w her e   eac h   i s   c h ar ac t er i s t i c   pr oper t y   of  X .   b)   Se t   = { 1 , 2 , , } ,   w her e  eac y   is  a   c at e gor y .   c)   C a lc u la t e   ( 1 | ) ( 2 | ) ( | ) .   d)   If   ( | ) = ma x {   ( 1 | ) , ( 2 | ) , , ( | )   } , t h en   .   T he  k e y   i s  ho w  t c a l c ul at e t he pr o bab i l i t y  of  eac h c ond i t i on i S t ep 3 b y  o bt a i ni n k now i t em   c l as s i f i c at i on  c al l e t h t r a i n i ng  s e t .   C ond i t i ona l   pr o bab i l i t y   es t i m at es   of   eac h   c har ac t er i s t i c  pr oper t y  i n e ac h c at eg or y   ar e c ou nt e d u s i ng  E qu at i on   1:     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI K A     I S S N :  1 693 - 6 930       MapR educ e   I nt egr at e d Mul t i - al gor i t hm f or  H P C  R u nn i n g S t at e   A n a ly s is   ( Sh u R en  Li u )   1125   ( 1 | 1 ) , ( 2 | 1 ) , , ( | 1 ) ( 1 | ) , ( 2 | ) , , ( | )               ( 1)     I f  t he pr o per t y  of  e ac h c h a r ac t er i s t i c  c on di t i o i s  i n de pend ent ,  t h e y  c an  be  c al c ul at ed  us i ng  B a y es '  t heor em :     ( 1 | ) = ( | ) ( ) ( ) .                 ( 2)     B ec aus e t he de nom i nat or  i s  a  c ons t ant  f or  al l  c at ego r i es ,  w e nee d t o m ax i m i z e  eac c o m ponent .  E ac h at t r i bu t has  c ond i t i ona l   i nd epe nde n c e,  t her ef or e :     ( | ) ( ) = ( 1 | ) ( 2 | ) ( | ) ( ) = ( ) = 1 .     ( 3)       s a mp le  1 s a mp le  2 s a mp le  3 . . . I nput S p lit K e y: va l ue . . . K e y: va l ue K e y: va l ue C a l c u l a t e  P  ( yi )    f o r   E a c h   C a t e g o r y M a p   T as k C a l c u l a t e   P  ( x  |   y )  P  ( yi ) f o r   E a c h   C a t e g o r y R e d u c e T as k T h e  ma x imu ( x   |  y )  P ( yi ) f o r   X   C a t e g o r y P r ep ar at i o n  S t ag e C la s s if ie r  t r a in in g  S t a g e C la s s if ic a t io n  S t a g e     F i gur 3 .   T he i m pl em ent at i on pr oc es s  f or  t he N ai v B a y es   al g or i t hm  i n MapR edu c e       3.  R e su l t s an d   A n al y s i s   O n f i v B C L 460c  b l a des ,  a  f ul l y   di s t r i but e d m ode H ad o op p l at f or m  w as  bui l t ,   i nc l u di n g a  nam enode a nd f our   dat a n odes .   E ac nod e h ad  a 1 0 - c or e C P U ,  6 4 G B   R A M,  and  a 6 00 G B   har dr i v e.   T he  op er at i ng   s y s t em   w as   R edH at   5. 8,   a nd  w us ed  j dk 1. 7. 0 _25,   H adoo v er s i on  2. 5. 0 ,  and H B as e v er s i on 0 . 98. 1 .  T he  m oni t or ed obj ec t  w as  a hi gh - p er f or m anc e c l us t er  w i t h 51 nodes .     3. 1.  K - m ean s R esu l t s   St a n d - al one  K - m eans  ( Mat l ab pr o gr am ,  I nt el   i 5,  f or  12 8 G B  m e m or y )  a nd H ado o p   we r e   r un a nd  pr oper t y   i t em  20  of  t he  10 , 00 0 r un ni ng s t at us   dat a  i s  s h o w n  i n  F i g ur e   4.  I t  c an  be s e en   f ro m  F i g ur 4 t hat  H ad oop  r uns  f as t er  t han t he s t and - al o ne m ode w he n t he num ber  of  i t er at i ons   i nc r eas es .       F i gur 4 .  T he  R e la t io n s h ip  b et w e en  t he  I t er at i on  an d t he R u nn i ng T i m f or  S t and - A l o ne  K - m eans  ( bl ue)  an d H a doo p ( r ed)   0   5 0 0 0 0   1 0 0 0 0 0   1 5 0 0 0 0   2 0 0 0 0 0   2 5 0 0 0 0   3 0 0 0 0 0   3 5 0 0 0 0   1   2   3   4   5   6   T im e   I t e r a t i o n s   M a t L a b  S i n g l N od e (m s )   C lu s t er ( m s )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             I SSN :  1 6 9 3 - 6 930   T E L KO M NI K A     V o l.   1 4 ,  N o 3 S ept em ber   201 6   :   11 23     1 127   1126   F i gur e 5 s ho w s  r es ul t s  b y   H ado op on 10 , 00 0 r unn i ng  s t at us  dat a i t er m s   w i t h 1 0,  20 and   30 pr op er t i es ,  and t hen  t he abs o l u t e d i s t anc v a l ues  of  t he t hr ee c l us t er  c ent er s  w er c o m par ed.  T he m or e at t r i b ut i t em s ,  t he bet t er  t h e c l u s t er i ng r es u l t s .         F i gur 5 .  R es ul t s  f or   D i f f er ent  A t t r i b ut es       T he ex per i m ent s  i ndi c at e t hat  t h e r unn i ng t i m e of  t he MapR e duc e pr o gr am  i s  s hor t e t han  t hat   of   t he  s t and - a l o n pr ogr am   i n t he  c as of   a l ar ger   n um ber   of   i t er at i o n s  and  t h at  t he  m or e i t er at i o ns  and  at t r i but e i t em s  t her e ar e,  t he  be t t e r  t he  K - m eans  c l us t er i ng r e s ul t s .     3. 2.  N ai v e B a yes  C l as si f i e r  R esu l t s   F i gur 6 dem ons t r at es  t ha t  t he c ol l ec t e d h i gh - p er f or m anc e c o m put er  c l us t er  r unn i ng  s t at us  dat w er e f i r s t  c l us t er ed b y   K - m eans ,  and t he n t he  r es ul t s   w er e us e d f or  N ai v B a y es   t r ai n i ng.  F i n al l y ,  t h e t es t   dat w er di s c r i m i nat ed f or  t h e k now l ed ge b as e a nd  equ i pm ent  f ai l ur e.       K - m ea n s C l u s t er  cen t er T r a in in g C a t e gor f e a t ur e D a t a   d is c r imin a t io n by  N a t i v e  B a y e s i a n T h e  d a t a   a r e  s i m i l a r   t o   t h e   C a t e gor 1  ma x imu m,     T he r e f or e   t he y  be l ong    t C a t e gor 1 C a t e gor f e a t ur e C a t e gor f e a t ur e     F i gur 6 .  P r oc es s   F l o of  t he H P C   R unn i ng  S t at e       F i gur 7 s ho w s  a n ex am pl e f or  det er m i ni ng a f au l t .  R unn i ng  dat w er e c o l l ec t ed  f r o m  a   c o m put er  on J une  9,  20 15 ,  w hi c w as   g i v en t h e c l as s i f i c at i on 3 11,   w her 3 11  bel ongs  t o t he  f aul t  c l as s i f i c at i o n.  I n ac t u al i t y ,  t hi s  c om put er  ex per i e nc ed a har d dr i v e f ai l ur e .  T her ef or e,  t hi s   c l as s i f i c at i on / di s c r i m i nat i on  w as  ap pr opr i at e.     M a c 1 201506090201237000 30.3 29.8 29.31 10.0 5.2 80.1 0 2.1 3203.1 3678 20 0.31 92 H a r d di s k f a i l ur e C la s s if ic a tio n = 3 1 1    w h ic h  b e lo n g s  to  f a u lt      F i gur 7 .  An   E x am pl f or  D et er m i ni ng  A  F a ul t       I n F i g ur e   8,  a  c r os s  pl ot  s h o w s  t he  di s c r i m i nat i on r es u l t s  f or  di f f er ent  at t r i but es ,  r unn i ng   K - m eans  on H ad oop   f or  a m ax i m u m  o f  10 i t er at i o ns  500  t i m es  f or  at t r i but es  f r om  5 t o 30 b y   10, 0 00 s t at us   dat a.   I f   eac h c l us t er   c ent er  i s   us ed  as  a  s a m pl e,  t he s i x  k now l e dge  bas es  ar e   gener at ed  f r om   t he  500  s a m pl es .   E ac k now l edg ba s w as   t r a i n ed  b y   m eans   of   N ai v B a y es   ba s ed  o M apR e duc and  c o m par ed  w i t s i ng l n o de  us i ng  1 0, 00 r a w   d at f or   t he  1 00  t es t   dat a c l as s i f i c at i o ns .   0   5 0   1 0 0   1 5 0   2 0 0   2 5 0   3 0 0   3 5 0   1 0   2 0   3 0   C l u st er  c en t er   p o si t i o n   P r o p er t y I t em s   H e a l th   G e n e r a l   F a u l t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI K A     I S S N :  1 693 - 6 930       MapR educ e   I nt egr at e d Mul t i - al gor i t hm f or  H P C  R u nn i n g S t at e   A n a ly s is   ( Sh u R en  Li u )   1127       F i gur 8 .  D is c r im in a t io n   R e su l t s f or  D i f f er ent  A t t r i but es .       T he  ex per i m ent   t hat   us ed  K - Mea ns   i nt er m edi at e   dat a   as   t r ai ni n d at per f or m ed   bet t er   t han  t he  t r ad i t i ona l  m et hod o n a s i ng l e m ode.   A s  t he  pr op er t y   i t em s  i nc r eas ed,  t he   di s c r i m i nat i on  s uc c es s  r at e i nc r eas ed.  O w i ng  t o t he  num ber  of  s a m pl es  ( w i t a m ax i m u m  o f   10, 0 00) ,  t he s am pl e at t r i b ut e i t em s  ( up t o 30 us es ) ,  and t he i m pac t  of  a pos s i bl e c or r el at i on   bet w e en  t he  pr op er t i es   of  t he i t em s ,  t he s uc c es s  r a t w as  be l o w  80% ;  ho w e v er ,   i t  i s  pr ac t i c al  f or   m oni t or i ng hi g h - per f or m anc e c l us t er s .       4 .  C o n c l u s i o n   T o enhanc e  t h e s t a bi l i t y   of  hi g h - per f or m anc e c l us t er s   i n o i l  an d g as  ex p l or at i on ,  H adoo w as   us ed   t ana l y z e   t h hi gh - per f or m anc c l us t er   r un ni n s t at e.   A n a l y s i s   f or   equ i pm ent   f ai l ur e   w as  ac hi e v ed  v i a K - Me a ns  and N ai v B a y es  al g or i t hm s  pr ogr a m m ed i nt o MapR e duc e.   E x per i m ent s   i nd i c at e t hat  K - m eans  r et ur ned  goo d r es u l t s ,  t he  N ai v B a y es  a l g or i t hm   had a hi g r at e of  di s c r i m i nat i o n,  an d  t he m ul t i - al gor i t hm  t hat  u s ed Map R ed uc e ac h i e v ed  an i nt e l l i ge nt   pr edi c t i on  m ec hani s m .       R ef er en ces   [1   A ddai r  T G ,  D odge D A ,   W a l t er   W R ,  et  a l .  Lar ge - sca l e   se i smi c  s i gn al  a nal y s i s  w i t h  H adoop C om put er s  &  G e os c i e nc e s .  201 4 ;   66( 2) : 1 45 - 15 4.   [2   D ean J ,  G hem aw at  S .   M apR educ e :  S i m pl i f i ed D at P r o c es s i ng on Lar ge C l us t er s .  I n P r oc eedi n gs  o f   O per at i n g S y s t e m s  D e s i gn a n d I m p l e m ent at i o n.  2 004 ;   51( 1) :   107 - 1 13.   [3   Londh e S ,  M ahaj an  S .  E f f ec t i v e and  E f f i c i e nt   W ay  of  R edu c e D e pen den c y  on  D at a s et  w i t h t h H elp  of  M apr educ e  on B i g D at a T e l k om ni k a I n done s i a J our n al  o f  E l ec t r i c al  E n gi ne er i n g .  2 015 ;   15( 1) .     [4   J ay al at h C ,  S t ephe n J ,  E ug s t er  P .  F r o m  t he C l oud  t o t he A t m os pher e:  R un ni n M apR educ e ac r o s s   D at a C ent er s C om put er s  I E E E  T r ans ac t i on s  on .  20 14 ;   6 3 (1 ):   74 - 87 .   [5   Li u Y ,   W e i   W ,  Z han g Y .  C hec k poi nt  a nd R e pl i c at i on O r i ent e d F a ul t  T ol e r ant  M e c ha n i s m  f or   M apR educ e F r a m ew or k T e l k om ni k I ndo nes i an  J o ur na l  of   E l ec t r i c a l  E ng i ne er i n g .  20 14 ;   1 2 (2 ).   [6   A l j ar a I ,   L udw i S A.   P ar a l l el   G l ow w or m   S w ar m   O pt i m i z at i on  C l us t er i ng  A l gor i t hm   bas e o n   M apR educ e .   I EEE Sy m p o s i u m  Se ri e s   on  C o m put at i o nal  I nt el l i gen c e .  2014 :   1 - 8.   [7   V i l l a S ,  R os s et t i  M .  Lear ni n g  C ont i n uou s  T i m e B ay e s i a N et w or k  C l as s i f i er s  U s i ng  M apR edu c e J our n al  o f  S t at i s t i c a l  S of t w ar e .   2014 ;   62( 3) :   1 - 25 .     [8   K anung o T ,   M ount  D M ,  N et any ahu N S , e t a l . A n  E ffi c i e n t k - M eans  C l us t e r i ng A l gor i t h m :  A n a l y s is  and  I m pl em e nt at i on I E E E  T r an s a c t i o ns  o n P at t er n A n al y s i s  &   M ac hi ne I nt e l l i gen c e .   200 2 2 4 (7 ):   8 81 - 892.   [9   A hm ed  S E .  B ay es i an N e t w or k s  an d D ec i s i on G r ap hs .   T e c hn om et r i c s 20 02 ;   50 ( 1 ):   362 .   [1 0   R R di ng K P ,   W o l p er t  D M .  B a y es i an i nt egr at i o n i n s e ns or i m ot or  l ear n i ng .   N at ur e .   20 04 ;   427( 697 1) :   244 - 24 7.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.