【摘 要】
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针对大数据环境下K-means聚类算法聚类精度不足和收敛速度慢的问题,提出一种基于优化抽样聚类的K-means算法(OSCK)。首先,该算法从海量数据中概率抽样多个样本;其次,基于最佳
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173107);国家863计划项目(2012AA01A301-01)~~
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针对大数据环境下K-means聚类算法聚类精度不足和收敛速度慢的问题,提出一种基于优化抽样聚类的K-means算法(OSCK)。首先,该算法从海量数据中概率抽样多个样本;其次,基于最佳聚类中心的欧氏距离相似性原理,建模评估样本聚类结果并去除抽样聚类结果的次优解;最后,加权整合评估得到的聚类结果得到最终k个聚类中心,并将这k个聚类中心作为大数据集聚类中心。理论分析和实验结果表明,OSCK面向海量数据分析相对于对比算法具有更好的聚类精度,并且具有很强的稳健性和可扩展性。
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