具有资源约束的自适应聚类算法

摘要：

为有效考虑大数据流环境中设备节点的内存、计算处理能力、电池电量等资源有限的问题,分析在资源约束的情况下,快速有效挖掘抽取知识的方法,并在K-means算法的基础上提出DRA-Kmeans聚类算法.结合基于资源约束的自适应聚类算法框架RA-Cluster算法,引入自适应聚类方法,对数据流聚类算法CluStream进行改进.该算法在资源受限时优化聚类有效范围,加大聚类精确度;增大聚类半径阈值,抑制新聚类的生成,减少有限资源消耗.

关键词：资源约束、聚类、自适应、RA-Cluster、CluStream

所属期刊栏目：36

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：“十二五”国家密码发展基金项目MMJJ201101025

在线出版日期：2015-03-26（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：246-249,267