【摘 要】
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为了提高聚类挖掘的准确度和效率,采用布谷鸟优化的K-medoids算法来完成聚类,通过多节点并行聚类提高聚类效率。随机选择K-medoids聚类中心,并构建适应度函数,根据聚类样本初始化布谷鸟鸟巢位置。在布谷鸟K-medoids聚类中,可采用多运算节点并行聚类方法获取最优解,以优化聚类时间。实验证明,通过合理设置宿主发现概率阈值,布谷鸟优化的K-medoids聚类在自有数据集和UCI公开数据集聚类中均表现出良好的聚类准确率,比常用聚类算法的聚类准确率更高,采用多节点并行优化后,提高了大规模数据样本的聚类效
【机 构】
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亳州职业技术学院智能工程系,桂林医学院信息中心,桂林电子科技大学机电工程学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点资助项目(KJ2018A0881),亳州市科技重大专项,桂林医学院基金项目(31304019011)。
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为了提高聚类挖掘的准确度和效率,采用布谷鸟优化的K-medoids算法来完成聚类,通过多节点并行聚类提高聚类效率。随机选择K-medoids聚类中心,并构建适应度函数,根据聚类样本初始化布谷鸟鸟巢位置。在布谷鸟K-medoids聚类中,可采用多运算节点并行聚类方法获取最优解,以优化聚类时间。实验证明,通过合理设置宿主发现概率阈值,布谷鸟优化的K-medoids聚类在自有数据集和UCI公开数据集聚类中均表现出良好的聚类准确率,比常用聚类算法的聚类准确率更高,采用多节点并行优化后,提高了大规模数据样本的聚类效
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