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基于向量内积不等式的分布式k均值聚类算法
被引量：
15
1
作者
倪巍伟
陆介平
孙志挥
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第9期1493-1497,共5页
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题.随着数据量的急剧增加,针对大数据集的聚类分析成为一个难点.虽然k均值算法具有易实现、复杂度与数据集大小成线性关系的优点,将其应用于大数据集时仍然存在效率低的问题.分布式聚类是解决这...
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题.随着数据量的急剧增加,针对大数据集的聚类分析成为一个难点.虽然k均值算法具有易实现、复杂度与数据集大小成线性关系的优点,将其应用于大数据集时仍然存在效率低的问题.分布式聚类是解决这一问题的有效方法.在已有分布式聚类算法kDMeans基础上,结合向量内积不等式关系对算法加以优化,提出分布式聚类算法kDCBIP.理论分析和实验结果表明,算法kDCBIP优于kDMeans,可以有效地解决大数据集聚类问题,算法是有效可行的.
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关键词
分布式聚类
数据点的模
向量内积
向量内积不等式
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职称材料
题名
基于向量内积不等式的分布式k均值聚类算法
被引量：
15
1
作者
倪巍伟
陆介平
孙志挥
机构
东南大学计算机科学与工程系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第9期1493-1497,共5页
基金
国家自然科学基金项目(70371015)
教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目(20040286009)~~
文摘
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题.随着数据量的急剧增加,针对大数据集的聚类分析成为一个难点.虽然k均值算法具有易实现、复杂度与数据集大小成线性关系的优点,将其应用于大数据集时仍然存在效率低的问题.分布式聚类是解决这一问题的有效方法.在已有分布式聚类算法kDMeans基础上,结合向量内积不等式关系对算法加以优化,提出分布式聚类算法kDCBIP.理论分析和实验结果表明,算法kDCBIP优于kDMeans,可以有效地解决大数据集聚类问题,算法是有效可行的.
关键词
分布式聚类
数据点的模
向量内积
向量内积不等式
Keywords
distributed
clustering
mode
of
a
data
point
vectors＇
inner
product
vectors＇
inner
product
ineguation
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于向量内积不等式的分布式k均值聚类算法
倪巍伟
陆介平
孙志挥
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005
15
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