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KDSG-DBSCAN:一种基于K-D Tree和Spark GraphX的高性能DBSCAN算法
被引量：
10
1
作者
高旭
桂志鹏
+3 位作者
隆玺
栗法
吴华意
秦昆
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017年第6期1-7,共7页
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,其能从包含噪声点的数据集中发现任意形状的聚类并且无需预先设定聚类个数,因此得到了广泛应用。但随着数据规模的增大,迭代式的点间距离计算导致经典单机串行DBSCAN算法的性能显著下降,使之无法满足实...
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,其能从包含噪声点的数据集中发现任意形状的聚类并且无需预先设定聚类个数,因此得到了广泛应用。但随着数据规模的增大,迭代式的点间距离计算导致经典单机串行DBSCAN算法的性能显著下降,使之无法满足实际应用的效率需求。为此,该文提出一种性能改进的分布式并行聚类算法——KDSG-DBSCAN。该算法利用K-D Tree邻域查询减少点间距离计算次数,利用图连通算法优化局部类簇合并过程,并基于Apache Spark MapReduce平台实现了计算过程的并行化。通过4组对比实验,分析了KDSGDBSCAN、经典DBSCAN与未使用图连通的KDS-DBSCAN算法的执行效率、KDSG-DBSCAN各子阶段执行时间占比、不同数据规模下KDSG-DBSCAN的扩展性以及不同计算节点数量和CPU核数下KDSG-DBSCAN的扩展性。结果表明,KDSG-DBSCAN算法具有良好的可扩展性和加速比。
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关键词
DBSCAN
K-D
TREE
MAPREDUCE
SPARK
GraphX
空间大数据聚类
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职称材料
题名
KDSG-DBSCAN:一种基于K-D Tree和Spark GraphX的高性能DBSCAN算法
被引量：
10
1
作者
高旭
桂志鹏
隆玺
栗法
吴华意
秦昆
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
地球空间信息技术协同创新中心
武汉大学遥感信息工程学院
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017年第6期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41501434
41371372
41471326)
文摘
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法,其能从包含噪声点的数据集中发现任意形状的聚类并且无需预先设定聚类个数,因此得到了广泛应用。但随着数据规模的增大,迭代式的点间距离计算导致经典单机串行DBSCAN算法的性能显著下降,使之无法满足实际应用的效率需求。为此,该文提出一种性能改进的分布式并行聚类算法——KDSG-DBSCAN。该算法利用K-D Tree邻域查询减少点间距离计算次数,利用图连通算法优化局部类簇合并过程,并基于Apache Spark MapReduce平台实现了计算过程的并行化。通过4组对比实验,分析了KDSGDBSCAN、经典DBSCAN与未使用图连通的KDS-DBSCAN算法的执行效率、KDSG-DBSCAN各子阶段执行时间占比、不同数据规模下KDSG-DBSCAN的扩展性以及不同计算节点数量和CPU核数下KDSG-DBSCAN的扩展性。结果表明,KDSG-DBSCAN算法具有良好的可扩展性和加速比。
关键词
DBSCAN
K-D
TREE
MAPREDUCE
SPARK
GraphX
空间大数据聚类
Keywords
DBSCAN
K 2D Tree
MapReduce
Spark GraphX
largescale spatial cluster ing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
KDSG-DBSCAN:一种基于K-D Tree和Spark GraphX的高性能DBSCAN算法
高旭
桂志鹏
隆玺
栗法
吴华意
秦昆
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017
10
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