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Weka4WS采用WSRF技术用于执行远程的数据挖掘和管理分布式计算,支持分布式数据挖掘任务。基于Weka4WS和网格环境,尝试了一种新的分布式聚类方法,并成功地将其嵌入到Weka4WS框架中,借助Weka Library实现分布式数据挖掘算法,同时引入了距离代价和混合概率的概念,将网格与Web服务技术融合,以分布式问题求解环境和开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建了网格环境下面向服务的分布式数据挖掘体系,并以基于Weka4WS的分布式聚类算法验证了算法的有效性和体系结构的可行性。 相似文献
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近年来,随着计算机技术、信息处理技术在工业生产、信息处理等领域的广泛应用,会连续不断地产生大量随时间演变的序列型数据,构成时间序列数据流,如互联网新闻语料分析、网络入侵检测、股市行情分析和传感器网络数据分析等。实时数据流聚类分析是当前数据流挖掘研究的热点问题。单遍扫描算法虽然满足数据流高速、数据规模较大和实时分析的需求,但因缺乏有效的聚类算法来识别和区分模式而限制了其有效性和可扩展性。为了解决以上问题,提出云环境下基于LSH的分布式数据流聚类算法DLCStream,通过引入Map-Reduce框架和位置敏感哈希机制,DLCStream算法能够快速找到数据流中的聚类模式。通过详细的理论分析和实验验证表明,与传统的数据流聚类框架CluStream算法相比,DLCStream算法在高效并行处理、可扩展性和聚类结果质量方面更有优势。 相似文献
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隐私保护是数据挖掘中一个重要的研究方向。针对如何在不共享精确数据的条件下,应用k-平均聚类算法从数据中发现有意义知识的问题,提出了一种基于安全多方计算的算法。算法利用半可信第三方参与下的安全求平均值协议,实现了在分布式数据中进行k-平均聚类挖掘时隐私保护的要求。实验表明算法能很好的隐藏数据,保护隐私信息,且对聚类的结果没有影响。 相似文献
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量子博弈是对经典博弈的量子模拟,利用量子的纠缠态,可以使博弈参与人在博弈策略的选择过程中相互影响,从而得到与经典博弈不同的结果。将量子博弈运用于聚类问题,并提出一种基于网格的量子博弈聚类算法。算法将数据点看作是博弈的参与人,通过在收益矩阵中内嵌距离函数,使相似的数据点能够获得更大的收益,从而形成聚类。此外,通过设定网格合并规则,使博弈过程得到了简化。仿真实验表明,算法在聚类质量上优于传统的K-means等算法。最后,就算法中的几个参数对算法性能的影响进行了讨论,并给出了参数选择的建议。 相似文献
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提出了一种基于相似度的网格聚类算法(SGCA)。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声,使用边界点阈值函数提取类的边界点,最后利用相似度方法进行聚类。SGCA算法只要求对数据集进行一遍扫描。实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好的识别出孤立点或噪声,它不仅适用于综合数据集,而且对高维数据集也具有较好的聚类结果。本文中还引进了网格核技术,进一步改善了SGCA算法的时间复杂度。 相似文献
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2014年提出的密度峰值聚类算法,思想简洁新颖,所需参数少,不需要进行迭代求解,而且具有可扩展性。基于密度峰值聚类算法提出了一种网格聚类算法,能够高效地对大规模数据进行处理。首先,将N维空间粒化为不相交的长方形网格单元;然后,统计单元空间的信息,利用密度峰值聚类寻找中心点的思想确定中心单元,即中心网格单元被一些低局部密度的数据单元包围,而且与比自身局部密度高的网格单元的距离相对较大;最后,合并与中心网格单元相近网格单元,从而得出聚类结果。在UCI人工数据集上的仿真实验结果表明,所提算法能够较快得出聚类中心,有效处理大规模数据的聚类问题,具有较高的效率,与原始的密度峰值聚类算法相比,在不同数据集上时间损耗降低至原来的1/100~1/10,而精度损失维持在5%~8%。 相似文献
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基于网格距离的高精度聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高基于网格聚类技术的聚类精度和效率,提出一种新的基于网格距离的高精度聚类算法。该算法一方面通过参考网格在逻辑空间的相对距离进行聚类,从而弥补了大多数计算网格之间距离的算法中需要大量数学运算的不足,另一方面,提出了一种新的边界点处理技术。用实际数据集进行的,实验结果表明,该技术能够有效地提取有意义的边界点,运行速度快、聚类精度高。 相似文献
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基于网格的共享近邻聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于网格的共享近邻聚类算法(Grid based shared Nearest Neighbor algorithm, GNN)。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声,使用密度阈值处理技术来处理网格的密度阈值,使用中心点技术提高聚类效率。GNN算法仅对数据集进行一遍扫描,且能处理任意形状和大小的聚类。实验表明,GNN有较好的可扩展性,其精度和效率明显地好于共享近邻SNN算法。 相似文献
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基于网格技术的高精度聚类算法 总被引:6,自引:1,他引:5
为了提高基于网格技术的聚类精度,提出了利用低密度单元中的点到高密度单元中心的距离作为判断聚类边界点和孤立点的技术,开发了HQGC算法。实验表明,该算法能识别任意形状的聚类,聚类的精度高、运行速度快、可扩展性好。 相似文献
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随着网络的普遍应用,网络中产生的数据急剧增长,大规模数据处理面临严峻挑战。本文在对AP聚类算法进行研究的基础上,利用MapReduce编程模型思想对AP聚类算法进行改进,设计在云平台Hadoop环境下运行的基于MapReduce的分布式AP聚类算法,并在实验中对不同规模的图数据进行聚类测试,实验结果表明分布式的AP聚类算法具有很好的时间效率和加速比。
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针对分布式数据流中数据有交叠、不完整的情况和聚类需要较低通信代价的要求,提出了密度和模型聚类思想相结合的分布式数据流聚类算法DAM-Distream。该算法利用混合高斯模型描述数据流的分布概况,可以有效压缩数据量并能较好的反映分布数据流间的交叠性。由于获得模型参数的EM算法对初值敏感,应用Hoeffding界理论和基于密度的算法对数据流进行初聚类,得到比较准确的初始参数,最后采用合并近似模型策略获得全局模型。仿真实验结果表明,DAM-Distream能有效克服EM算法的缺点,获得的模型参数性能更优,在降低系统的通信代价的同时能提高分布式环境下数据流的聚类质量。 相似文献