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基于云计算平台的动态增量密度算法研究
被引量：
1
1
作者
孟海东
任敬佩
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第6期16-19,共4页
针对传统密度聚类算法处理海量数据时间复杂度高且不适合处理动态数据等问题,提出一种利用参考点和MapReduce模型进行动态增量聚类的密度算法。其创新点在于,该算法实现了一种能够处理海量动态数据的聚类算法,保证了增量聚类与重新聚类...
针对传统密度聚类算法处理海量数据时间复杂度高且不适合处理动态数据等问题,提出一种利用参考点和MapReduce模型进行动态增量聚类的密度算法。其创新点在于,该算法实现了一种能够处理海量动态数据的聚类算法,保证了增量聚类与重新聚类结果的一致性,并具有可扩展性的特点。实验结果证明:该算法降低了参数敏感性,提高了密度算法的聚类效率和资源利用率,适合大数据分析。
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关键词
参考点
增量聚类
MAPREDUCE
动态密度算法
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职称材料
题名
基于云计算平台的动态增量密度算法研究
被引量：
1
1
作者
孟海东
任敬佩
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第6期16-19,共4页
基金
内蒙古自然科学基金项目(2012MS0611)
文摘
针对传统密度聚类算法处理海量数据时间复杂度高且不适合处理动态数据等问题,提出一种利用参考点和MapReduce模型进行动态增量聚类的密度算法。其创新点在于,该算法实现了一种能够处理海量动态数据的聚类算法,保证了增量聚类与重新聚类结果的一致性,并具有可扩展性的特点。实验结果证明:该算法降低了参数敏感性,提高了密度算法的聚类效率和资源利用率,适合大数据分析。
关键词
参考点
增量聚类
MAPREDUCE
动态密度算法
Keywords
Reference points
Incremental clustering
MapReduce
Dynamic density algorithm
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于云计算平台的动态增量密度算法研究
孟海东
任敬佩
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
1
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