【摘 要】
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为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略。DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法可对用
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学高性能计算中心
【基金项目】
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大学生创新实验国家级基金资助项目（2011A53101）
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为提高集群资源使用效率,管理员需要对用户进行分类,从而对不同用户提出资源使用策略。DBSCAN（Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法可对用户进行分类,但对初始参数敏感。为此,提出改进算法,首先将密度进行层次划分,由此得出各层次的密度阈值,在每种阈值下采用DBSCAN算法,解决全局参数问题。在此基础上,创新地使用一个直接可达距离排序队列,将排序信息作为可变参数,减小初始参数对结果的影响。通过高性能计算中心用户数据的实
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