【摘 要】
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针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端，提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵
【机 构】
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囯网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司,华北电力大学计算机学院
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针对传统聚类算法效率低、效果差和稳定性弱等弊端，提出一种新的云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法。介绍了关联性实时流式数据的定义和特点。通过粗聚类对实时抵达的数据元组进行相应的预处理，确定类簇的数量与中心点位置，形成通过存在差异的宏簇构成的集合，粗聚类采用的算法为Canopy算法。将粗聚类得到的宏簇传至K-means算法，给出了K-means算法的详细步骤，通过K-means算法完成细聚类，介绍了整个细聚类详细步骤。实验结果表明，所提算法具有效率高、质量好、稳定性强等优势，可有效实现云计算环境下关
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