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一種大數(shù)據(jù)的密度統(tǒng)計合并算法

大?。?/span>1.35 MB 人氣: 2018-01-21 需要積分:2

  針對處理大數(shù)據(jù)時傳統(tǒng)聚類算法失效或效果不理想的問題,提出了一種大數(shù)據(jù)的密度統(tǒng)計合并算法(density-based statistical merging algorithm for large data sets,簡稱DSML).該算法將數(shù)據(jù)點的每個特征看作一組獨立隨機變量,并根據(jù)獨立有限差分不等式獲得統(tǒng)計合并判定準(zhǔn)則.首先,使用統(tǒng)計合并判定準(zhǔn)則對Leaders算法做出改進(jìn),獲得代表點集;隨后,結(jié)合代表點的密度和鄰域信息,再次使用統(tǒng)計合并判定準(zhǔn)則完成對整個數(shù)據(jù)集的聚類.理論分析和實驗結(jié)果表明,DSML算法具有近似線性的時間復(fù)雜度,能處理任意形狀的數(shù)據(jù)集,且對噪聲具有良好的魯棒性,非常有利于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集.

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