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一种基于密度峰值的高效分布式聚类算法
一种基于密度峰值的高效分布式聚类算法
来源 :计算技术与自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ericli2009
【摘 要】
:
摘 要:基于密度峰值的聚类算法(DPC)是最近提出的一种高效密度聚类算法。该算法可以对非球形分布的数据聚类,有待调节参数少、聚类速度快等优点,但在计算每个数据对象的密度值和高密度最邻近距离时,需要进行距离度量,其时间复杂度为 。在大数据时代,尤其是处理海量高维数据时,该算法的效率会受到很大的影响。为了提高该算法的效率和扩展性,利用 Spark 在内存计算以及迭代计算上的优势,提出一种高效的基于E
【作 者】
:
何仝 徐蔚鸿 马红华 曾水玲
【出 处】
:
计算技术与自动化
【发表日期】
:
2019年2期
【关键词】
:
聚类
密度峰值
大数据
局部敏感哈希
SPARK
clusteringdensity peakbig dataLSHSpark
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摘
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