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基于密度的分布式聚類方法

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   聚類是數(shù)據(jù)挖掘領域中的一種重要的數(shù)據(jù)分析方法.它根據(jù)數(shù)據(jù)間的相似度,將無標注數(shù)據(jù)劃分為若干聚簇.CSDP是一種基于密度的聚類算法,當數(shù)據(jù)量較大或數(shù)據(jù)維數(shù)較高時,聚類的效率相對較低.為了提高聚類算法的效率,提出了一種基于密度的分布式聚類方法MRCSDP,利用MapReduce框架對實驗數(shù)據(jù)進行聚類.該方法定義了獨立計算單元和獨立計算塊的概念,首先,將數(shù)據(jù)拆分為若干數(shù)據(jù)塊,構建獨立計算單元和獨立計算塊,在集群中分配獨立計算塊的任務:然后進行分布式計算,得到數(shù)據(jù)塊的局部密度,將局部密度合并得到全局密度,根據(jù)全局密度計算中心值,由全局密度和中心值得到每個數(shù)據(jù)塊中候選聚簇中心:最后,從候選聚簇中心選舉出最終的聚簇中心.MRCSDP在充分降低時間復雜度的基礎上得到較好的聚類效果.實驗結果表明,分布式環(huán)境下的聚類方法MRCSDP相對于CSDP更能快速、有效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。并使各節(jié)點負載均衡.

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