【摘 要】
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针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在参数寻优能力不佳、初始中心敏感、数据倾斜等问题,提出一种基于MapReduce和人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的并行划分聚类(the partitioning-based clustering algorithm by using improve artificial bee colony based on MapReduce,MR-PBIABC)算法。首先,提出基于反向学习和聚类准则函数的初始化策略(backward learn
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1504705),国家自然科学基金(41562019)。
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针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在参数寻优能力不佳、初始中心敏感、数据倾斜等问题,提出一种基于MapReduce和人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的并行划分聚类(the partitioning-based clustering algorithm by using improve artificial bee colony based on MapReduce,MR-PBIABC)算法。首先,提出基于反向学习和聚类准则函数的初始化策略(backward learn
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