【摘 要】
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DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,可在有噪声点的数据集中发现任意形状类簇,得到广泛应用。但其存在大规模磁盘I/O导致计算速度慢,密度不均匀类簇和人工干预确定阈值导致聚类偏差等缺陷,基于此提出Spark内存迭代并行化SDKB-DBSCAN(Spark Density Division Kernel Density Estimation Boundary Stategy-Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)改进算法,设计S
【机 构】
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武汉纺织大学数学与计算机学院,湖北科技学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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湖北省自然科学基金青年项目(No.2018CFB109)。
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DBSCAN算法是基于密度的聚类算法,可在有噪声点的数据集中发现任意形状类簇,得到广泛应用。但其存在大规模磁盘I/O导致计算速度慢,密度不均匀类簇和人工干预确定阈值导致聚类偏差等缺陷,基于此提出Spark内存迭代并行化SDKB-DBSCAN(Spark Density Division Kernel Density Estimation Boundary Stategy-Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)改进算法,设计S
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