基于MIP和改进模糊K—Means算法的大数据聚类设计

陈思慧

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基于MIP和改进模糊K—Means算法的大数据聚类设计

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为了克服经典模糊K-Means算法在面对大数据聚类时所出现的聚类效率低和运行时间长的问题,提出了一种基于层次式MPI并行编程模型和改进模糊K-Means算法的大数据聚类方法;首先,引入多层MasterNode节点设计了一种改进的层次式MPI并行编程模型,然后,引入类间距离和类内距离得到一种最优聚类数的计算方式,并设计了一种改进的模糊K-均值聚类算法;采用Slave-Node节点并行运行改进的模糊K均值算法进行数据子集聚类,然后再通过各层MasterNode节点进行汇总和进一步处理;仿真实验表明文中方法能较为精确地实现大数据聚类,准确精确度较经典模糊K均值算法平均约高5.6％,弥补了经典模糊K-Means方法在处理大数据时的正确率低和低效的缺点,具有很强的优越性.

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来源
《计算机测量与控制》 |2014年第4期|1270-12721275|共4页
作者
陈思慧;
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作者单位

广东海洋大学网络与教育技术中心;

广东湛江524088;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
模糊K均值; 聚类; 大数据; 距离;

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