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云计算环境下数据弱关联挖掘模型的仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在对云计算环境下海量数据进行挖掘的过程中,容易出现大量冗余数据,造成数据间关联性降低,导致传统的基于模糊神经网络的云计算环境下海量数据中弱关联.由于容易陷入局部最小,无法有效完成弱关联的挖掘,提出一种采用弱聚类算法的云计算环境下海量数据中弱关联挖掘方法,通过数据的描述特征对数据特征进行分解,依据数据特征,对全部数据进行融合.基于关联决策概率将云计算环境下海量数据进行有效划分,完成所有数据特征关联概率的计算,通过弱聚类方法对属性元素进行分类,将数量型元素转换成类别型,通过弱化关联规则方法,对经聚类处理后的数据进行挖掘.实验结果表明,所提方法具有很高的高效性及有效性. 相似文献
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针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰,以及聚类准确性不高等问题,提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法.该算法实现增量式聚类,能够发现任意形状的聚类.通过基于互信息计算权值的选择策略,选取部分优质聚类成员,再利用加权共协矩阵实现融合,获得最终的聚类结果.实验证明,与传统聚类融合算法相比,该算法提高了聚类质量,具有较好的扩展性. 相似文献
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云计算以其强大的存储和计算能力而成为解决海量数据挖掘问题的有效途径。经典的关联规则增量更新算法FUP需要频繁扫描原数据集,不适用于海量数据的处理。文中以提高海量数据上关联规则增量更新效率为目标,将FUP算法与云计算的MapReduce编程模式相结合,提出了一种基于MapReduce的关联规则增量更新算法MRFUP。该算法只需扫描原数据集一次,并能充分利用云计算强大的存储和并行计算能力。基于Hadoop的实验结果表明,MRFUP算法可提高对海量数据的处理能力和效率,适用于海量数据的关联规则挖掘。 相似文献
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基于 MapReduce 的关联规则增量更新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
云计算以其强大的存储和计算能力而成为解决海量数据挖掘问题的有效途径.经典的关联规则增量更新算法FUP 需要频繁扫描原数据集,不适用于海量数据的处理.文中以提高海量数据上关联规则增量更新效率为目标,将 FUP算法与云计算的 MapReduce 编程模式相结合,提出了一种基于 MapReduce 的关联规则增量更新算法 MRFUP.该算法只需扫描原数据集一次,并能充分利用云计算强大的存储和并行计算能力.基于 Hadoop 的实验结果表明,MRFUP 算法可提高对海量数据的处理能力和效率,适用于海量数据的关联规则挖掘 相似文献
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提出了基于分形的数据流聚类算法,利用分形维数的变化程度来度量数据点与聚类的自相似程度,在噪音干扰下能发现反映数据流自然聚集状态的任意形状的聚类。实验证明,FClustream算法是一种高效的数据流聚类算法。 相似文献
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针对传统K-means算法在处理海量数据时,存在计算复杂度高和计算能力不足等问题,提出了SKDk-means (Spark based kd-tree K-means)并行聚类算法.该算法通过引入kd-tree改善初始中心点的选择,克服传统K-means算法因初始点的不确定性,易陷入局部最优解的问题,同时利用kd-tree的最近邻搜索减少K-means在迭代中的距离计算,加快聚类速度,并在Spark平台上实现了该算法的并行化,使其适用于海量数据聚类,最后通过实验验证了算法具有良好的准确率和并行计算性能. 相似文献
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一种优化的基于网格的聚类算法 总被引:5,自引:0,他引:5
聚类是数据挖掘领域中一个重要的研究课题.与其它算法相比,基于网格的聚类算法可以高效处理低维的海量数据.然而,由于划分的单元数与数据的维数呈指数增长,因此对于维数较高的数据集,生成的单元数过多,导致算法的效率较低.本文基于CD—Tree设计了新的基于网格的聚类算法,该算法的效率远高于传统的基于网格聚类算法的效率.此外,本文设计了一种剪枝优化策略,以提高算法的效率.实验表明,与传统的聚类算法相比,基于CD-Tree的聚类算法在数据集的大小及维度的可伸缩性方面均有显著提高. 相似文献
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闫冲 《计算机与数字工程》2014,(8):1332-1334
传统的并行属性约简算法通过利用抽样技术获取小数据样本进行知识约简,但对于大数据集来说,样本数据不具有一般性且无法代表整个数据集.为了弥补传统并行属性约简算法只能用来计算最小属性约简、处理小数据集的缺陷,论文通过分析了先验知识在粒计算中的重要性,结合云计算技术处理海量数据的优势,以粗糙集理论为背景,从不同角度、层次出发建立层次粗糙集模型,提出基于云计算的层次粗糙集模型约简算法,讨论并实现了知识约简算法中的可并行化操作,利用Hadoop在普通计算机集群上进行试验,从运行时间、加速比、可扩展性三个方面对所提出基于正区域、信息熵、边界域算法的重要性进行评价.实验证明:基于云计算的层次粗糙集模型约简算法可以有效处理大数据集. 相似文献
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随着海量大数据的出现,聚类算法需要新型计算模式来提高计算速度与运行效率。本文提出一种基于动态双子种群的差分进化K中心点聚类算法DGP-DE-K-mediods(Dynamic Gemini Population based DE-K-mediods)。DGP-DE-K-mediods利用动态双子种群方法,解决聚类算法在维持种群密度的时候避免陷入局部最优的问题;采用差分进化(Differential Evolution, DE)算法来提高全局最优能力的强健性;基于Hadoop云平台来并行处理DGP-DE-K-mediods,加快算法的运行速度和效率;描述基于MapReduce的并行聚类算法的编程过程;DGP-DE-K-mediods利用UIC的大数据分类的案例数据和网络入侵检测这种大数据应用来仿真算法的效果。实验结果表明,与已有的聚类算法相比,DGP-DE-K-mediods在检测精度、运行时间上有明显的优势。 相似文献
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针对大数据安全以及混沌加密安全性等问题,提出了一种基于云计算模型的分数阶超混沌系统的加密算法。首先选取了两个分数阶超混沌系统的初始值作为密钥参数,基于分数阶混沌生成用于加密的伪随机序列,进而提出了一个结合云计算MapReduce并行数据处理模型的加密算法。在MapReduce并行加密方面,依次进行分块、Map并行加密和Reduce数据归并等操作。为了抵御明文类的密码攻击,算法中采用与明文特征关联的混沌序列生成方法。最后,在云计算实验环境中的实验结果表明,该算法的密钥空间达到372 bit,能够有效抵御明文类的密码攻击,具有密钥高度敏感的特性。同时,实验结果验证了云计算MapReduce并行加密的有效性。 相似文献
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云计算环境中,飞速增长的海量数据的安全性越来越受到关注,分组密码算法是保证海量数据安全性的一个有效手段,但面对超大规模的数据量其效率是一个备受关注的问题。提出了一种基于MapReduce架构的并行分组密码机制,能够使标准的分组密码算法应用于大规模的集群环境中,通过并行化来提高海量数据加密与解密的执行效率,并设计了常用的几种并行工作模式。实验证明,提出的算法具有良好的可扩展性和高效的执行性能,能够适用于云计算环境中海量数据的安全保密,为进一步的研究工作奠定了基础。 相似文献
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点排序识别聚类结构(Ordering Points to Identify the Clustering Structure,OPTICS)的密度聚类算法能以可视化的方式导出数据集的内在聚类结构,并且可以通过簇排序提取基本的聚类信息。但是该算法由于时空复杂度较高,不能很好地适应当今社会出现的大型数据集。随着云计算和并行计算的发展,提供了一种解决OPTICS算法复杂度缺陷的方法和一种建立在基于Spark内存计算平台的点排序识别聚类结构并行算法。测试的实验结果表明,它能极大地降低OPTICS算法对时间和空间的需要。 相似文献
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温贺平 《计算机测量与控制》2018,26(7):153-156
针对云计算环境中的数据安全问题,提出了一种基于云计算的混合超混沌加密算法。首先,选取三个超混沌系统的初始值作为密钥参数,利用超混沌系统更加复杂的动力学行为产生随机特性良好的混沌序列;接着,对三个超混沌系统进行预处理后,进而设计一个混合超混沌分组加密方案;最后,基于MapReduce的云计算分布式编程模型,设计并行超混沌加密算法。实验结果和分析表明,算法具有执行效率高,密钥空间大及密钥敏感性良好的特性。 相似文献