数据挖掘中一种高效的聚类通用框架研究

高芹; 陈亚

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随着传感器和互联网技术高速发展,数据集的规模激增,但系统的存储和处理能力仍然滞后.针对目前的数据聚类算法所需的测量值数目较多、时间开销大的不足,为了高效地解决大型数据集中的数据聚类问题,提出了一种主动式分层聚类通用框架,通过在小型数据集上重复运行离线聚类算法,既保证了算法性能,又降低了测量值计算复杂度和运行时间复杂度.然后,基于谱聚类算法讨论了本文框架,理论分析结果表明,利用O(nlg2n)个相似性数据可以恢复规模为Ω(lgn)的所有聚类,对包含n个对象的数据集,其运行时间为O(nlg3n).最后,通过全面的仿真实验,证明了所提框架的其他优异性能.

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来源
《科学技术与工程》 |2014年第16期|112-118|共7页
作者
高芹; 陈亚;
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作者单位

湖北理工学院计算机学院,黄石435003;

武汉大学计算机学院,武汉430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据集; 聚类; 测量值; 框架; 运行时间;

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