面向大型数据集的聚类算法的优化与融合

摘要：

为提高聚类算法在对精度要求不高的大型数据集上的运行效率,通过比较各类聚类算法.提出了部分优先聚类算法,给出了部分优先聚类算法的相对优势和性能比较表;分析聚类成员产生方式和聚类融合方式来设计共识函数,在部分优先聚类算法的基础上,通过使用加权的方式来确定类中心后进行聚类融合,提高算法的精确度.实验结果表明了融合后的算法无论在扩展性、稳定性以及鲁棒性等方面都有着明显优势.

关键词：大型数据集、部分优先聚类算法、共识函数、聚类融合、效率、精度

所属期刊栏目：35

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51204185

在线出版日期：2014-06-12（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：1651-1655