【摘 要】
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大数据处理是物联网研究和应用上不可回避的难题之一,针对常用聚类方法在大数据处理上的不足,设计了一种划分聚类新方法。该方法采用了大数据集的抽样技术,对多次抽取的规模
【机 构】
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哈尔滨工程大学模式识别与自然计算研究室,大连理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江科技大学电子与信息工程学院,哈尔滨师范大学物理与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60975042);黑龙江省教育厅科学技术项目(12511166)资助课题
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大数据处理是物联网研究和应用上不可回避的难题之一,针对常用聚类方法在大数据处理上的不足,设计了一种划分聚类新方法。该方法采用了大数据集的抽样技术,对多次抽取的规模足够大的样本进行聚类以确定自然簇质心的初始位置,在此基础上采用抽样后剩余数据样本对质心的初始位置进行更新,以便校正偏离理想位置的初始质心。该划分聚类算法具有线性空间复杂度和时间复杂度。实验结果表明所提的新聚类算法不仅能得到比常用聚类算法更理想的结果,而且运行速度快,适合处理大规模数据的聚类任务。
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