【摘 要】
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作为软聚类的代表性算法,模糊聚类算法FCM能客观地处理带有模糊性的聚类问题。为了适应对大数据进行实时和准确地聚类的需求,提高FCM算法对大数据的聚类效率,设计了FCM基于大
【基金项目】
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国家自然科学基金(61302158,61571238)
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作为软聚类的代表性算法,模糊聚类算法FCM能客观地处理带有模糊性的聚类问题。为了适应对大数据进行实时和准确地聚类的需求,提高FCM算法对大数据的聚类效率,设计了FCM基于大数据计算平台Spark的并行化实现方法。该方案用HDFS对底层数据进行分布式存储,用RDD机制进行计算过程中的数据转换,用持久化技术实现中间结果的重用。为了检验所设计的并行化FCM算法的有效性,将其应用于入侵检测系统中,首先对KDDCUP99数据集进行预处理,然后分别在单机和Spark集群上,针对预处理前后的KDDCUP99数据集,用该
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