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基于数据分区的并行DBSCAN算法
被引量：
16
1
作者
何中胜
刘宗田
庄燕滨
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006年第1期114-116,共3页
DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表算法,它对空间数据库聚类有很好的性能.然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销.随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机出现,给我们提供了一种解决DBSCAN算...
DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表算法,它对空间数据库聚类有很好的性能.然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销.随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机出现,给我们提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法,本文提出一种建立在集群式高性能计算机上基于数据分区并行DBSCAN算法.测试结果表明,它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要.
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关键词
大规模数据库
聚类
数据分区
DBSCAN算法
并行计算消息传送
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职称材料
题名
基于数据分区的并行DBSCAN算法
被引量：
16
1
作者
何中胜
刘宗田
庄燕滨
机构
常州工学院计算机信息工程学院
上海大学计算机科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006年第1期114-116,共3页
基金
国家自然科学基金项目(60275022)资助
江苏省教育厅基金项目(04kjd520010)资助.
文摘
DBSCAN是基于密度的聚类算法的一个典型代表算法,它对空间数据库聚类有很好的性能.然而,在对大规模数据库聚类时,DBSCAN需要大量内存支持并伴随着I/O开销.随着高性能计算机的发展,特别是集群式计算机出现,给我们提供了一种解决DBSCAN算法缺陷的方法,本文提出一种建立在集群式高性能计算机上基于数据分区并行DBSCAN算法.测试结果表明,它极大地降低了DBSCAN对时间和空间的需要.
关键词
大规模数据库
聚类
数据分区
DBSCAN算法
并行计算消息传送
Keywords
massive datasets
clustering
data-overlap-partition
DBSCAN algorithm
paraellel computing
message-passing
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据分区的并行DBSCAN算法
何中胜
刘宗田
庄燕滨
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006
16
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