【摘 要】
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为了快速挖掘大规模空间数据的聚集特性,在cluster_dp密度聚类算法基础上,提出了一种基于弹性分布数据集的并行密度聚类方法 PClusterdp.首先,设计一种能平衡工作负载弹性分
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙理工大学特殊环境道路工程湖南省重点实验室,福建工程学院福建省汽车电子与电驱动技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61304199);长沙理工大学特殊道路工程湖南省重点实验室开发基金资助项目~~
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为了快速挖掘大规模空间数据的聚集特性,在cluster_dp密度聚类算法基础上,提出了一种基于弹性分布数据集的并行密度聚类方法 PClusterdp.首先,设计一种能平衡工作负载弹性分布数据集分区方法,根据数据在空间的分布情况,自动划分网格并分配数据,使得网格内数据量相对均衡,达到平衡运算节点负载的目的;接着,提出一种适用于并行计算的局部密度定义,并改进聚类中心的计算方式,解决了原始算法需要通过绘制决策图判断聚类中心对象的缺陷;最后,通过网格内及网格间聚簇合并等优化策略,实现了大规模空间数据的快速聚类处理
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