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| 一种面向大数据的快速自动聚类算法 | |
| 摘 要： | 为了提高大数据的快速处理和识别能力,需要进行数据快速聚类分析.针对传统的模糊C均值聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部优化解的问题,提出了一种基于Logistics混沌映射聚类中心小扰动抑制的大数据快速聚类算法.采用非线性时间序列分析方法构建大数据信息流模型,提取大数据信息流的时延尺度特征值,以提取的该特征值为聚类搜索目标函数,用模糊C均值聚类算法计算大数据聚类的最优聚类中心,采用Logistics混沌映射差分进化方法进行聚类中心的小扰动抑制,实现了优化聚类,可避免陷入局部最优解.仿真结果表明,采用该方法进行大数据聚类,能有效提高数据召回率,计算速度较快,实现了大数据的快速自动聚类. |
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