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一种基于数据垂直划分的分布式密度聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题,对大数据集的聚类更以其数据量大、噪声数据多等而成为一个难点.针对数据垂直划分的情况,提出连通点集及局部噪声点集等概念.在分析局部噪声点集与全局噪声点集以及局部连通点集与全局连通点集关系的基础上,对全局噪声点进行有效过滤,进一步设计闭三角链表结构存储各个结点的聚类中间结果,提出了基于密度的分布式聚类算法DDBSCAN.理论分析和实验结果表明,算法可以有效解决垂直划分的大数据集聚类问题,算法是有效可行的. 相似文献
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针对垃圾邮件的现状,分析了邮件服务的相关协议和安全问题,结合ISP实际运营,对垃圾邮件的防范策略做了重点阐述。 相似文献
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针对图像聚类中数据量大、部分重叠等问题,提出一种基于滑动窗口的多标记传播聚类算法。首先根据图像距离计算图像间的相似度,设定阈值将相似度转变为链接,构造出一个无向图;然后应用基于滑动窗口的多标记传播算法对无向图进行社区划分。滑动窗口可以存放多个标记,从而一个图像可以归属于多个类别。对公开网络数据和搜索引擎返回的真实图像数据进行实验,结果表明,该方法能有效发现具有重叠划分的簇,且簇的意义比较明确。 相似文献
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为了实现在海量数据中的审计线索的快速发现,通过数据挖掘FMA算法对被审数据和审计专家经验库进行关联规则快速提取;再利用自组织神经网络改良CLARANS算法对审计专家经验库抽取的规则划分出相似规则群;然后通过对被审单位关联规则集合和专家经验的相似规则群进行相对强弱、趋近率和价值率的比较,最终得到审计线索集合。 相似文献