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大數據處理的優(yōu)化抽樣聚類K-means算法

大?。?/span>0.86 MB 人氣：4 2017-12-22 需要積分：1

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　針對大數據環(huán)境下K-means聚類算法聚類精度不足和收斂速度慢的問題，提出一種基于優(yōu)化抽樣聚類的K-means算法（OSCK）。首先，該算法從海量數據中概率抽樣多個樣本；其次，基于最佳聚類中心的歐氏距離相似性原理，建模評估樣本聚類結果并去除抽樣聚類結果的次優(yōu)解；最后，加權整合評估得到的聚類結果得到最終五個聚類中心，并將這K個聚類中心作為大數據集聚類中心。理論分析和實驗結果表明，OSCK面向海量數據分析相對于對比算法具有更好的聚類精度，并且具有很強的穩(wěn)健性和可擴展性。

大數據處理的優(yōu)化抽樣聚類K-means算法

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