本文選題：數(shù)據(jù)挖掘 + 聚類��； 參考：《華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模呈爆炸式增長(zhǎng),如何對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析已成為熱門話題。然而,采集的數(shù)據(jù)很難直接用于分析,需要進(jìn)行一定程度的預(yù)處理,以提高大數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過(guò)使用分裂式的迭代過(guò)程,可以逐步將數(shù)據(jù)集分裂為子集,避免了傳統(tǒng)聚類算法聚類開始時(shí)需要確定集群數(shù)的限制,并降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度。此外,通過(guò)基于閾值的噪聲數(shù)據(jù)過(guò)濾,可以在迭代過(guò)程中剔除噪音數(shù)據(jù),提升了聚類算法對(duì)臟數(shù)據(jù)的忍耐力。
[Abstract]:In recent years, the scale of Internet data has explosive growth, how to analyze big data has become a hot topic. However, the collected data is difficult to be directly used for analysis, and a certain degree of preprocessing is needed to improve big data's quality. By using the split iteration process, the data set can be divided into subsets step by step, which avoids the limitation of the number of clusters at the beginning of the traditional clustering algorithm and reduces the time complexity of the algorithm. In addition, noise data can be eliminated during iteration by filtering noise data based on threshold, which improves the tolerance of clustering algorithm to dirty data.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;上海市計(jì)算機(jī)軟件重點(diǎn)測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1824188