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1.
随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一.本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据.实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力. 相似文献
2.
针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,笔者提出了云环境下聚类分解的高维数据混合索引方法.首先,采用聚类分解方法对分割数据建立树状索引;然后,以叶节点为单位,通过扫描线算法来获取节点内部所有对象的局部最近邻结果;最后,依据计算的结果得出启发式的裁剪距离.在单节点最近邻计算中,第二个阶段获取外部的最近邻对象采用范围查询算法.实验分析表明,在查询效率上该索引方法高于单纯的聚类方法.与M-tree、顺序查找、iDisance相比,基于聚类分解的混合索引方法在高维查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡. 相似文献
3.
基于K-均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果，用它可以很准确的对训练样本进行分类，此方法是将K-均值算法应用于训练数据的聚类，对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的，而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类，对训练数据进行高效且准确的分类，这种方法有下面几个特点：(a)不要预定义参数；(b)训练时间短；(c)简单；最后用一个例子对这种模糊分类器进行分析验证。 相似文献
4.
Kmeans算法存在两个主要缺陷,导致聚类结果准确率较低。为改善聚类效果,提出一种DGK-Kmeans算法。该算法选用核密度估计处理数据,得到备选聚类中心,依据平均类间相似度动态增加初始聚类中心个数,直至平均类间相似度大于前次计算值时,选取平均类内相似度最小时对应的聚类中心为初始聚类中心,进行Kmeans聚类计算。采用UCI标准数据集进行实验,证明改进后的DGK-Kmeans算法在聚类准确率和稳定性方面有很大提高。 相似文献
5.
针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献
6.
差分隐私是能够提供严谨数学证明的隐私保护模型,针对传统差分隐私保护方法在混合型数据集中应用效果差、处理后破坏数据可用性等问题,提出一种面向混合型数据集自适应聚类的差分隐私保护算法.结合快速聚类及k-prototype聚类算法的特点,首先根据混合数据集的不同数据类型属性,采用不同的相异度计算方式实现对不同数据类型属性的距... 相似文献
7.
K-means算法作为较为普遍的聚类算法,聚类效果受孤立点、噪声点和初始聚类中心影响较大。结合Isolation Forest算法计算数据中每个样本的异常度系数,根据离群值过滤比例计算得到异常度系数阈值,对高度异常值加以隔离,并对隔离后的数据集使用平均插值法求得初始聚类中心。运用改进K-means算法对真实数据集进行聚类分析,与此同时,通过比较多个离群值过滤比例下的聚类结果,找到离群值过滤比例的最优取值。仿真结果表明,相比于原始算法,新算法显著提升了聚类准确性,聚类效果更佳。 相似文献
8.
针对现有序列聚类算法在对大规模数据进行聚类时,内存空间和计算时间开销较大的问题,提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法。该算法通过引入MapReduce并行编程范式,快速计算聚类中心适应度,可实现对大规模数据的高效聚类。基于仿真数据对算法的聚类效果和聚类效率进行了验证。实验结果表明,与现有PK-Means算法和并行K-PSO算法相比,该算法具有更好的聚类效果和更高的聚类效率。 相似文献
9.
王怡 《福建师大福清分校学报》2015,(2):26-29
选取初始聚类中心是多数聚类算法的首要步骤,往往影响着聚类的效果。为了避免算法迭代过程中易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于模糊交叉网格的初始聚类中心选取方法。算法通过对数据空间网格化后,以网格交点为中心的邻近网格组成网格空间,根据数据点的隶属度统计每个网格空间的密度,再通过局部最大网格空间选取K个初始聚类中心。在真实数据集上进行实验,结果表明该方法在保证了聚类效果的同时,提高了收敛速度。 相似文献
10.
为解决传统谱聚类算法在图像分割时计算量大、使用单一特征分割的局限性问题,设计一种融合谱聚类和多特征的图像分割算法。首先进行超像素分割以减少计算量,分别提取每个超像素的颜色特征和纹理特征,构建超像素相似度矩阵|然后采用特征加权方法线性融合颜色和纹理特征的超像素相似度矩阵|最后采用谱聚类算法进行聚类分割。在UCMerced_LandUse和Berkeley数据集上进行实验测试,并与现有方法进行比较。实验结果表明,大多数实验图像IOU指标均在90%以上,相比于传统方法有了显著提高。 相似文献
11.
周伟 《上海大学学报(英文版)》2011,15(2):150-153
In this paper, an energy efficient clustering algorithm based on neighbors (EECABN) for wireless sensor networks is proposed.
In the algorithm, an optimized weight of nodes is introduced to determine the priority of clustering procedure. As improvement,
the weight is a measurement of energy and degree as usual, and even associates with distance from neighbors, distance to the
sink node, and other factors. To prevent the low energy nodes being exhausted with energy, the strong nodes should have more
opportunities to act as cluster heads during the clustering procedure. The simulation results show that the algorithm can
effectively prolong whole the network lifetime. Especially at the early stage that some nodes in the network begin to die,
the process can be postponed by using the algorithm. 相似文献
12.
《校园英语(教研版)》2015,(10)
Isaac Bashevis Singer,is a leading figure,whose writing and publishing only in Yiddish,and his works are widely read by the people around the world.The neighbors is one of his famous short novels,which contains a lot of themes.However,the interpretation of the themes of the neighbors is not so well-founded.In this essay,the author will give you relatively comprehensive themes of this novel in three aspects:(1) The sufferings of the Jews,(2) The alienation and coldness of the society,(3) The persistence in looking for the identities. 相似文献
13.
针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题,对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况,选择沿密度变化大的方向寻找不动点,从而获取原始聚类中心,再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。 相似文献
14.
GRANBERG Carl J. LI Ling 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(7):1134-1140
INTRODUCTION The size of the average dataset used in the tech- nical and medical community today is ever growing. It seems that the graphics capabilities of mainstream computers are always a few steps behind the re- quirements for visualizing such large datasets. This dilemma creates the need for multiresolution render- ing systems that allow the datasets to be rendered at multiple levels of detail (LOD). For datasets whose sizes range up to a couple of gigabytes, the main memory of main… 相似文献
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《校园英语(教研版)》2016,(16)
Issac Bashevis Singer,is a famous Jewish writer,who writes and publishes only in Yiddish,and was awarded the Nobel Prize in Literature in 1978.He wrote numerous masterpieces among which the short novel Neighbors impressed me a lot.In the novel Neighbors,the author depicts two main protagonists—Morris and Margit in the first person narrative.The two elderly neighbors are American Jews whose lives are full of poverty,loneliness and misery.The author successfully shapes two images of American Jews characters with different characteristics.However,their different personal characteristics reflect the same miserable ending and pathetic destiny in their process of looking for identity. 相似文献
16.
Clustering is an important technique for analyzing gene expression data. The self-organizing map is one of the most useful clustering algorithms. However, its applicability is limited by the fact that some knowledge about the data is required prior to clustering. This paper introduces a novel model of self-organizing map （SOM） called growing hierarchical self-organizing map （GHSOM） to cluster gene expression data, The training and growth processes of GHSOM are entirely data driven, requiring no prior knowledge or estimates for parameter specification, thus help find not only the appropriate number of clusters but also the hierarchical relations in the data set. Compared with other clustering algorithms, GHSOM has better accuracy. To validate the results, a novel validation technique is used, known as figure of merit （FOM）. 相似文献
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研究了基于样式相似性的子空间聚类问题,使用样式相似性作为相似性度量.与在所有维或者子维集上聚集距离相近的对象的传统聚类方法不同的是,样式相似性寻找的是这样一种有趣的样式:对象在子维上呈现出相同起伏的一致变化.提出了一种挖掘基于样式相似性的最大子空间聚类的方法EMaPle.一般情况下数据集属性数目远小于对象数目,因此仅在属性计数空间查找簇,然后运用一些修剪策略.该方法能够找到同时满足一致性约束、大小约束和被MaPle忽视了的符号约束的聚类.在合成和实际数据集上的实验结果表明该算法优于原来的MaPle算法. 相似文献
18.
We propose a novel texture clustering method. A classical type of （approximate） shift invariant discrete wavelet transform （DWT）, dual tree DWT, is used to decompose texture images. Multiple signatures are generated from the obtained high-frequency bands. A locality preserving approach is applied subsequently to project data from high-dimensional space to low-dimensional space. Shift invariant DWT can represent image texture information efficiently in combination with a histogram signature, and the local geometrical structure of the dataset is preserved well during clustering. Experimental results show that the proposed method remarkably outperforms traditional ones. 相似文献
19.
陈冬华 《四川教育学院学报》2014,(1):122-124
流数据是近年来关注比较多的一种数据形式,但由于它自身的特点,无法使用传统的算法对它进行聚类分析.数据挖掘是从大规模数据库中提取感兴趣的信息.聚类是数据挖掘的重要工具,它根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据要求尽可能相似.针对流数据的特点,引入一种采用渔夫捕鱼策略的新的聚类算法.该算法采用动态多点随机投鱼网方法,并且根据捕鱼环境的不同采用不同的探测策略.流数据聚类的捕鱼算法是一种即时更新模型的在线聚类算法. 相似文献
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逆向Skyline查询能够应用到诸如决策支持、用户偏好支持以及市场行为分析等方面.由于参考对象q的存在,在执行逆向Skyline查询的过程中数据空间被划分成许多分区.然而,存在的算法都没有考虑这个问题的影响,直接使用原始数据集建立索引结构.本文提出了一种新的逆向Skyline查询方法CRSQ,它考虑了这个问题.CRSQ首先根据查询对象q对数据进行聚类,然后建立R-tree索引,最后利用高效修剪策略修剪索引搜索空间.实验结果表明CRSQ算法是有效的,它相对于没有聚类技术的算法获得了50 %以上的性能提高. 相似文献