【摘 要】
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阐述了CLARANS(Clustering Large Applications based on RANdomized Search-基于随机搜索的大规模应用聚类)聚类算法的工作原理,同时为了解决CLARANS聚类挖掘算法效率低,费
【机 构】
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中南林业科技大学,中南林业科技大学 湖南长沙410004,湖南长沙410004
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阐述了CLARANS(Clustering Large Applications based on RANdomized Search-基于随机搜索的大规模应用聚类)聚类算法的工作原理,同时为了解决CLARANS聚类挖掘算法效率低,费时长等问题,本文将遗传算法的思想引入CLAR-ANS算法,利用遗传算法的隐并行性对其进行改进,提出一种GA-CLARANS算法,有效地降低了聚类所花费的时间。实验证明GA-CLARANS算法在运行效率方面相比CLARANS算法有较好的表现,是可行且有效的。
In this paper, the working principle of CLARANS (Clustering Large Applications based on RANdomized Search) clustering algorithm is introduced. In order to solve the problems of low efficient and time-consuming CLARANS clustering algorithm, The idea is introduced into the CLAR-ANS algorithm, which is improved by using the hidden parallelism of the genetic algorithm. A GA-CLARANS algorithm is proposed, which effectively reduces the time spent on clustering. Experiments show that the GA-CLARANS algorithm is better than the CLARANS algorithm in terms of operating efficiency and is feasible and effective.
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