云计算环境下高复杂度动态数据的增量密度快速聚类算法研究

摘要：

针对传统的聚类算法存在开销大、聚类质量差、聚类速度慢等问题,提出一种新的云计算环境下高复杂度动态数据的增量密度快速聚类算法.首先,依据密度对云计算环境下高复杂度动态数据进行聚类,从数据空间中找到部分子空间,使得数据映射至该空间后可产生高密度点集区域,将连通区域的集合看作聚类结果;其次,通过DBSCAN算法进行增量聚类,并对插入或删除数据导致的原聚类合并或分裂进行研究;最后,在更新的过程中通过改变核心状态数据的邻域中含有的全部核心数据进行处理,从插入或删除数据两方面进行增量聚类分析.实验结果表明,所提算法开销低、聚类速度快、聚类质量高.

关键词：云计算环境、高复杂度、动态数据、增量密度、快速聚类

所属期刊栏目：45

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目61503143;广东省自然科学基金博士科研启动项目2014A030310244

在线出版日期：2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：287-290