【摘 要】
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针对传统Canopy-Kmeans算法中的随机性Canopy选取的问题,提出了一种BCKmeans并行优化算法.采用“二分法”全局确定初始CanopyCenter(Canopy中心点),避免了Canopy选取的局部最
【机 构】
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信息科学与工程学院曲阜师范大学,山东省日照市,276800软件工程学院曲阜师范大学,山东省曲阜市,273100;
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针对传统Canopy-Kmeans算法中的随机性Canopy选取的问题,提出了一种BCKmeans并行优化算法.采用“二分法”全局确定初始CanopyCenter(Canopy中心点),避免了Canopy选取的局部最优问题;采用“初始动态迭代的最值原则”对CanopyCenter的选取进行优化,动态迭代改变区域半径T1的值;在Map-Reduce并行计算框架上扩展算法的并行性,充分利用集群的计算和存储能力,从而适应海量分布式存储数据的应用环境.以UCI数据库中的3D Road Network(North Jutland,Denmark)数据集作为聚类应用的背景,对改进后的算法进行了实验分析.实验结果表明:该算法能进一步改善聚类质量,在扩展率以及分类准确率上与随机选取Canopy策略相比都有明显提高.
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