【摘 要】
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CLIQUE算法是一种高效的聚类算法,但其聚类结果存在锯齿边界的问题。而且随着数据规模和维度的增加,算法的效率受到极大影响。针对这些问题,提出一种改进的CLIQUE算法,算法首
【机 构】
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长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙理工大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772087),长沙理工大学研究生科研创新项目(CX2017SS20).
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CLIQUE算法是一种高效的聚类算法,但其聚类结果存在锯齿边界的问题。而且随着数据规模和维度的增加,算法的效率受到极大影响。针对这些问题,提出一种改进的CLIQUE算法,算法首先使用边界修正方法和滑动网格方法,对稠密区域的边界和稀疏区域进行扫描,寻回被剪枝的稠密网格,提升网格划分的质量;然后实现了改进算法在MapReduce下的分布式并行化,并通过实验验证了算法的性能。实验结果表明,改进后的并行算法的聚类准确率提高了17%-26%,同时有效地减少了处理海量数据的运行时间,具有良好的扩展性。
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