【摘 要】
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二分K均值聚类算法在二分聚类过程中的初始质心选取速度方面存在不足.为此,提出以极大距离点作为二分聚类初始质心的思想,提升算法的运行速度.研究如何在群集系统中进行快速
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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二分K均值聚类算法在二分聚类过程中的初始质心选取速度方面存在不足.为此,提出以极大距离点作为二分聚类初始质心的思想,提升算法的运行速度.研究如何在群集系统中进行快速聚类,根据二分K均值聚类算法的特性,采用数据并行的思想和均匀划分的策略,对算法进行并行化处理.实验结果表明,改进后的算法能获得比较理想的加速比和较高的使用效率.
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