【摘 要】
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针对空间密度聚类算法（DBSCAN）经验化求解参数导致聚类效果差和执行效率低下的问题,提出了一种基于遗传算法和Map Reduce并行计算编程框架的自适应DBSCAN算法。通过遗传算法迭
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针对空间密度聚类算法（DBSCAN）经验化求解参数导致聚类效果差和执行效率低下的问题,提出了一种基于遗传算法和Map Reduce并行计算编程框架的自适应DBSCAN算法。通过遗传算法迭代优化合理规划密集区间阈值min Pts、扫描半径Eps大小,同时结合数据集的相似性和差异性利用Hadoop集群高效的计算能力对其进行两次规约处理,将数据合理地序列化,最终实现高效的自适应并行化聚类。实验结果表明,改进后的算法（GADBSCANMR）在处理万条以上数据集时执行效率较原DBSCAN算法提升了3倍左右,聚类质量
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