10.3969/j.issn.1000-7024.2007.18.007
BIRCH聚类算法优化及并行化研究
为了提高聚类质量,针对BIRCH算法中在聚类精度方面所存在的不足,提出了聚类特征树中的不同簇应使用不同阀值的思想,较好地改善了对体积相差悬殊的簇不能很好聚类的问题.并且深入地研究和分析了如何在集群系统中进行快速聚类,提出了自定义数据类型、采用数据并行思想和非均匀数据划分策略等几点改进意见.最后实验结果表明,通过改进能够获得比较理想的运行时间和加速比性能.
集群、数据挖掘、聚类、聚类质量、并行化
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TP338.6(计算技术、计算机技术)
2007-11-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
4345-4346,4369