【摘 要】
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传统大数据挖掘技术应用过程中，需要采用多次迭代方式对大数据进行聚类分析，但该种分析方法限制大数据聚类挖掘效率。云计算条件下，大数据聚类挖掘算法得以优化，形成模糊C-均值聚类算法，该种算法以群体智能优化方式结合模糊C-均值聚类算法与混合蛙跳算法，从全局角度对大数据聚类挖掘中的参数进行调整优化。此次研究站在云计算角度，探究具备群体智能算法特征的大数据聚类挖掘优势。研究在概述聚类分析、模糊C-均值以及混
【基金项目】
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湖南环境生物职业技术学院南岳学者项目（N2020-02）；
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传统大数据挖掘技术应用过程中，需要采用多次迭代方式对大数据进行聚类分析，但该种分析方法限制大数据聚类挖掘效率。云计算条件下，大数据聚类挖掘算法得以优化，形成模糊C-均值聚类算法，该种算法以群体智能优化方式结合模糊C-均值聚类算法与混合蛙跳算法，从全局角度对大数据聚类挖掘中的参数进行调整优化。此次研究站在云计算角度，探究具备群体智能算法特征的大数据聚类挖掘优势。研究在概述聚类分析、模糊C-均值以及混合蛙跳算法的情况下展开仿真实验，实验结果表明，基于云计算的大数据聚类挖掘技术具备群体智能算法特征，和其他聚类挖掘算法相比，规避算法中的局部陷阱，不仅聚类特征更加明显，数据的收敛速度和准确度都显著提高。
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