【摘 要】
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粗糙K-modes聚类算法需要根据经验为wl、wu和ε3个参数设定其固定值,聚类效果不稳定,容易受到噪声干扰。提出一种基于MapReduce自适应参数的粗糙K-modes算法,它根据聚类不同
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,重庆市智能仪表及控制装备工程技术研究中心
【基金项目】
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中央高校基本业务科研费（XDJK2011C075）, 重庆市信息产业发展资金项目（201016005）, 重庆市智能仪表及控制装备工程技术研究中心资助
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粗糙K-modes聚类算法需要根据经验为wl、wu和ε3个参数设定其固定值,聚类效果不稳定,容易受到噪声干扰。提出一种基于MapReduce自适应参数的粗糙K-modes算法,它根据聚类不同阶段的特点自动调整参数值,优化聚类效果。在此基础上,对自适应参数的粗糙K-modes算法进行MapReduce并行化设计,以提高算法的运行效率。实验证明,提出的自适应参数的粗糙K-modes算法聚类效果稳定,通过对算法的并行设计提高了算法对大规模数据的聚类分析性能。
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