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针对处理高维海量数据时聚类算法用时太长的问题，提出基于抽样的多模态分布聚类优化算法，该算法随机地抽取少量样本进行循环校正，减少聚类时间，通过大量实验找出算法的最优配置参数，结果证明，该优化算法以11．8％的聚类运行时间得到了88％的聚类准确性，为高时间成本的应用环境提供了最优的聚类方案。
基于抽样的多模态分布聚类算法研究
【摘 要】
：
针对处理高维海量数据时聚类算法用时太长的问题，提出基于抽样的多模态分布聚类优化算法，该算法随机地抽取少量样本进行循环校正，减少聚类时间，通过大量实验找出算法的最优配置参
【机 构】
：
中国石油大学自动化研究所
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
：
2010年24期
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