基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法仿真

摘要：

针对云海大数据聚类问题,以及当前数据聚类方法中的不足之处,提出基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法.通过云海大数据网格划分,建立云海大数据网格索引机制,用于识别与描述空间内数据的分布与定位信息,应用过程中需要根据实际需求选择适当的网格划分级别来保证网格索引效果;根据空间索引机制中各网格内数据的分布情况,将近邻的高密度数据网格进行合并与边界柔化处理,实现数据簇更新及边界调整,结合隶属度函数获取数据聚类信息,完成云海大数据模糊聚类.实验结果表明,基于网格索引的云海大数据模糊聚类方法的聚类迭代次数少于实验对比方法,能够有效辨识数据集的实际类簇数,聚类过程的运行时间更短,即使对于含噪数据集也具备较好的鲁棒性.

关键词：网格索引、大数据、数据聚类、模糊聚类、隶属度函数

所属期刊栏目：36

分类号：TP181.1(自动化基础理论)

资助基金：大同市经济和信息化委员会专项基金项目JXW2017001

在线出版日期：2020-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：341-344,441