【摘要】：針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下高維數(shù)據(jù)聚類速度慢、準(zhǔn)確率低的問題,提出了一種面向大數(shù)據(jù)的快速自動聚類算法(FACABD)。FACABD聚類算法利用譜聚類算法對大數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化和列降維,提出了一種新的快速區(qū)域進(jìn)化的粒子群算法(FRE-PSO),并利用該算法進(jìn)行行降維;然后在行列降維的基礎(chǔ)上,引入聚類模糊隸屬度基數(shù),自動發(fā)現(xiàn)簇的數(shù)目,根據(jù)類簇?cái)?shù)目,采用FRE-PSO算法結(jié)合模糊聚類算法,實(shí)現(xiàn)了快速自動聚類。在多個不同數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在數(shù)據(jù)驅(qū)動下快速自動聚類,與其他聚類算法相比,有效地提高了運(yùn)行速度和精度。
[Abstract]:Aiming at the problem of low accuracy and low speed of high-dimensional data clustering under big data environment, a fast automatic clustering algorithm (FACABD) .FACABD for big data is proposed. In this paper, a new fast region evolution particle swarm optimization algorithm (FRE-PSO) is proposed, and the row dimension is reduced by using this algorithm, and then, based on the reduction of column and column dimension, the fuzzy membership degree is introduced to automatically find the number of clusters, and according to the number of clusters, the number of clusters is automatically discovered. FRE-PSO algorithm combined with fuzzy clustering algorithm is used to realize fast automatic clustering. The experimental results on several different data sets show that the proposed algorithm can quickly and automatically cluster under the driving of data. Compared with other clustering algorithms, the algorithm can effectively improve the running speed and precision.
【作者單位】： 南陽理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;濟(jì)源職業(yè)技術(shù)學(xué)院;南通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61402244)
【分類號】：TP18;TP311.13

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本文編號：2204253