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海量数据分类中的模糊区域判定算法研究
1
作者
欧立奇
何媛
+2 位作者
李云飞
赵郁园
刘瀚
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018年第2期335-338,共4页
针对传统的K-means聚类算法在海量数据分类中,对数据模糊分解区域判定不敏感,容易陷入局部优化解,无法实现海量数据的模糊聚类的问题,本文设计一种用于海量数据分类的模糊区域判定算法,通过计算大数据模糊区域状态特点的参量,进行大数...
针对传统的K-means聚类算法在海量数据分类中,对数据模糊分解区域判定不敏感,容易陷入局部优化解,无法实现海量数据的模糊聚类的问题,本文设计一种用于海量数据分类的模糊区域判定算法,通过计算大数据模糊区域状态特点的参量,进行大数据最优聚类中点的选取,在聚类中心区域创建任意下单个数据的互通,对每个微小数据特征实现互通;通过计算隶属度以及确定聚类数的方式,解决被隐藏在海量数据中的模糊区域真实边界,实现对海量数据模糊区域的聚类求解。结果说明,所提算法能得到精确的模糊聚类效果,提高海量数据的模糊聚类效率。
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关键词
数据分类
模糊区域判定
算法
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职称材料
题名
海量数据分类中的模糊区域判定算法研究
1
作者
欧立奇
何媛
李云飞
赵郁园
刘瀚
机构
西京学院商贸技术系
出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018年第2期335-338,共4页
文摘
针对传统的K-means聚类算法在海量数据分类中,对数据模糊分解区域判定不敏感,容易陷入局部优化解,无法实现海量数据的模糊聚类的问题,本文设计一种用于海量数据分类的模糊区域判定算法,通过计算大数据模糊区域状态特点的参量,进行大数据最优聚类中点的选取,在聚类中心区域创建任意下单个数据的互通,对每个微小数据特征实现互通;通过计算隶属度以及确定聚类数的方式,解决被隐藏在海量数据中的模糊区域真实边界,实现对海量数据模糊区域的聚类求解。结果说明,所提算法能得到精确的模糊聚类效果,提高海量数据的模糊聚类效率。
关键词
数据分类
模糊区域判定
算法
Keywords
Data classification
fuzzy region decision
algorithm
分类号
R857.3 [医药卫生—航空、航天与航海医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
海量数据分类中的模糊区域判定算法研究
欧立奇
何媛
李云飞
赵郁园
刘瀚
《山东农业大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2018
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