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一种基于相似维的高维子空间聚类算法 被引量：3
1
作者 陈铭 吉根林 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期119-122,共4页
提出了一种基于相似维的子空间聚类算法SDSCA(Similar Dimension based Subspace Clustering Algo-rithm).算法首先通过Gini值来删除原高维数据空间中的冗余属性,然后运用相似维概念来寻找彼此相似的属性,最后在这些相似维所形成的子空... 提出了一种基于相似维的子空间聚类算法SDSCA(Similar Dimension based Subspace Clustering Algo-rithm).算法首先通过Gini值来删除原高维数据空间中的冗余属性,然后运用相似维概念来寻找彼此相似的属性,最后在这些相似维所形成的子空间上运用传统聚类算法来进行聚类.实验结果表明算法是正确的,并且能够有效地避免冗余属性的干扰. 展开更多
关键词 子空间聚类 相似维 gini值
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云计算框架下SPRINT大数据分类算法的优化及应用
2
作者 周雅静 《电脑知识与技术》 2023年第20期93-97,共5页
现有分类算法在处理大数据时计算时间往往过长,从而使得其性能难以满足大数据应用的实际需求。为此,该文研究了一种基于云计算框架的SPRINT优化分类算法,其思路是构建一种三层次的云计算框架,将优化的SPRINT分类算法植入其中,使得在处... 现有分类算法在处理大数据时计算时间往往过长,从而使得其性能难以满足大数据应用的实际需求。为此,该文研究了一种基于云计算框架的SPRINT优化分类算法,其思路是构建一种三层次的云计算框架,将优化的SPRINT分类算法植入其中,使得在处理大数据过程中SPRINT分类算法具有更好的稳定性和通信效率以及更高性能的并行计算环境。SPRINT分类算法的优化方法是:首先,利用GiNi值节点的分割提升连续属性的优化能力和分类算法并行计算能力,然后,重新划分大数据集的子集,并依据最佳分割点完成决策树的构建,提升大数据分类处理能力。实验结果表明,云计算框架下优化SPRINT分类算法具有更好的分类性能和分类效率,算法的并行性能和执行速率也优于传统大数据分类算法。 展开更多
关键词 云计算框架 优化SPRINT分类算法 gini值 子节点
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