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基于抽样的多模态分布聚类算法研究
被引量：
1
1
作者
刘建伟
李双成
罗雄麟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期153-155,共3页
针对处理高维海量数据时聚类算法用时太长的问题,提出基于抽样的多模态分布聚类优化算法,该算法随机地抽取少量样本进行循环校正,减少聚类时间,通过大量实验找出算法的最优配置参数,结果证明,该优化算法以11.8%的聚类运行时间得到了88%...
针对处理高维海量数据时聚类算法用时太长的问题,提出基于抽样的多模态分布聚类优化算法,该算法随机地抽取少量样本进行循环校正,减少聚类时间,通过大量实验找出算法的最优配置参数,结果证明,该优化算法以11.8%的聚类运行时间得到了88%的聚类准确性,为高时间成本的应用环境提供了最优的聚类方案。
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关键词
多模态分布聚类
高时间成本
最优参数
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职称材料
题名
基于抽样的多模态分布聚类算法研究
被引量：
1
1
作者
刘建伟
李双成
罗雄麟
机构
中国石油大学自动化研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期153-155,共3页
文摘
针对处理高维海量数据时聚类算法用时太长的问题,提出基于抽样的多模态分布聚类优化算法,该算法随机地抽取少量样本进行循环校正,减少聚类时间,通过大量实验找出算法的最优配置参数,结果证明,该优化算法以11.8%的聚类运行时间得到了88%的聚类准确性,为高时间成本的应用环境提供了最优的聚类方案。
关键词
多模态分布聚类
高时间成本
最优参数
Keywords
multi-modal distribution clustering
high time cost
optimal parameter
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于抽样的多模态分布聚类算法研究
刘建伟
李双成
罗雄麟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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