【摘 要】
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近年来互联网数据规模呈爆炸式增长,如何对大数据进行分析已成为热门话题。然而,采集的数据很难直接用于分析,需要进行一定程度的预处理,以提高大数据质量。通过使用分裂式的
【机 构】
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华东理工大学计算机科学与工程系,上海市计算机软件重点测评实验室
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近年来互联网数据规模呈爆炸式增长,如何对大数据进行分析已成为热门话题。然而,采集的数据很难直接用于分析,需要进行一定程度的预处理,以提高大数据质量。通过使用分裂式的迭代过程,可以逐步将数据集分裂为子集,避免了传统聚类算法聚类开始时需要确定集群数的限制,并降低了算法的时间复杂度。此外,通过基于阈值的噪声数据过滤,可以在迭代过程中剔除噪音数据,提升了聚类算法对脏数据的忍耐力。
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