【摘 要】
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分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用,是数据挖掘领域的研究热点之一。针对目前基于SIMD模型的并行分层聚类算法处理海量数据时效果不理想的问题,提出一种基于数据预处理的自适应并行分层聚类算法,在O((λn)2/p)的时间内对n个输入数据点进行聚类。其中1≤p≤n/logn,0.1≤λ≤0.3。将提出的算法与现有文献结论进行的性能对比分析表明,本算法明显改进了现有文献的
【机 构】
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湖南人文科技学院,湖南大学计算机与通讯学院,湖南工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（90715029）,湖南省自然科学基金资助项目（07JJ6116）,湖南省重点建设学科资助项目,湖南省教育厅项目（09C546）
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分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用,是数据挖掘领域的研究热点之一。针对目前基于SIMD模型的并行分层聚类算法处理海量数据时效果不理想的问题,提出一种基于数据预处理的自适应并行分层聚类算法,在O((λn)2/p)的时间内对n个输入数据点进行聚类。其中1≤p≤n/logn,0.1≤λ≤0.3。将提出的算法与现有文献结论进行的性能对比分析表明,本算法明显改进了现有文献的研究结果。
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