【摘 要】
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为有效处理大规模数据聚类的问题，提出一种先抽样再用最大最小距离进行K-means并行化聚类的方法。基于抽样的方法避免了聚类陷入局部解中，基于最大最小距离法使得初始聚类中心
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学计算机与控制学院
【基金项目】
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中国科学院西部之光人才培养计划基金项目(RCPT201205)
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为有效处理大规模数据聚类的问题，提出一种先抽样再用最大最小距离进行K-means并行化聚类的方法。基于抽样的方法避免了聚类陷入局部解中，基于最大最小距离法使得初始聚类中心趋于最优化。大量实验结果表明，无论是在单机环境还是集群环境下，该方法受初始聚类中心的影响降低，提高了聚类的准确性，减少了聚类的迭代次数，降低了聚类的时间。
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