發(fā)布時間：2017-08-16 16:31

  本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce的FCM聚類集成算法

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【摘要】：模糊C-均值(FCM)聚類集成算法是一種利用集成思想提高聚類質(zhì)量的方法。針對FCM聚類集成算法隨著數(shù)據(jù)量的增加時間復(fù)雜度過高的問題,提出一種基于MapReduce框架的并行FCM聚類集成算法。首先利用多組隨機的初始聚類中心分別進行聚類來獲取具有差異化的聚類成員;然后通過建立聚類成員簇間OVERLAP矩陣來尋找邏輯等價簇,統(tǒng)一所有聚類成員中的簇標記;最后利用投票法共享聚類成員中數(shù)據(jù)對象的聚類情況得出最終的聚類結(jié)果。實驗結(jié)果表明,該算法具有良好的精確度、加速比和擴展性,具有處理較大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力。
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)密碼工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： MapReduce 聚類集成 模糊C-均值 并行聚類算法
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚類就是將事物按照某種規(guī)則劃分成若干個簇,使同一個簇中的元素盡可能地相似,不同簇中的元素盡可能地不同,已廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、圖像識別等領(lǐng)域[1]。作為一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法,聚類一直以來都是機器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的熱點。目前,主流的聚類算法可根據(jù)聚類思

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本文編號：684332