基于网格密度和局部敏感哈希函数的并行化聚类算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yongzhujushi

【摘要】

：

针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在初始中心敏感,节点间通信开销大以及集群效率低下等问题,提出了基于网格密度和局部敏感哈希函数的PBGDLSH-MR并行化聚类算法。首先,对初始数据集提出网格密度策略(GDS)获取初始中心点,有效避免了随机选取引起的初始中心敏感的问题;其次,提出基于局部敏感哈希函数的数据分区(DP-LSH)用于投射关联性较大的数据对象到同一子数据集中,得到map上的数据分区,并

【作者】

：

毛伊敏陶涛曹文梁

【机构】

：

江西理工大学信息工程学院,东莞职业技术学院计算机工程系

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2021年05期

【关键词】

：

大数据并行化聚类网格密度哈希函数 MAPREDUCE

【基金项目】

：

国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705),国家自然科学基金资助项目(41562019),广东省普通高校特色创新(自然科学)资助项目(2019GKTSCX142,2017GKTSCX101)。

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