基于特征向量的分布式聚类算法

提出了一种新的表达数据集的方法——特征向量，它通过坐标和密度描述了某一密集空间，以较少的数据量反映站点数据的分布特性。在此基础上提出了一种基于特征向量的分布式聚类算法——DCBFV(Distributed Clustering Based on Feature Vector)，该算法可有效降低网络通信量，能够对任意形状分布的数据进行聚类，提高了分布式聚类的时空效率和性能。理论分析和实验结果表明DCBFV是高效可行的。