【摘 要】
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基于集成学习的思想,提出一种分布式聚类模型.该模型的分布式处理过程分为2个阶段：先在局部站点局部聚类,然后在全局站点全局聚类.局部站点的局部聚类看作是一种基于数据子集
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目（BK2005135）.
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基于集成学习的思想,提出一种分布式聚类模型.该模型的分布式处理过程分为2个阶段：先在局部站点局部聚类,然后在全局站点全局聚类.局部站点的局部聚类看作是一种基于数据子集的学习过程,所有的局部聚类结果组成了聚类集成系统的个体学习器,全局聚类采用平均法对局部结果进行集成,并定义了一个准则函数来度量集成的精度.把K-means算法推广到分布式环境,提出一种基于该模型的分布式K均值算法DK-means,该算法对局部数据的分布有较强的伸缩性.实验结果表明,DK-means在同等条件下能达到集中式聚类的精度水平,是有效
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