基于集群的增量分布式RSOM聚类方法

• 作者: 刘建军 夏胜平 张乐锋 虞华 袁振涛 郁文贤
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据聚类 增量 分布式并行计算 RSOM(Recursive Self-Organizing Map) 集群系统
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 385-391
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6193字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2007.03.001

摘要

对于海量和高维的大规模数据聚类问题,其数据个数以及模式种类通常处于一个动态增加的过程之中,为此进行增量、并行算法的设计,以提供更好的计算能力是十分必要的.注意到人脑增量学习的本质和RSOM(Recursive Self-Organizing Map)的层次化、分布式结构特点,本文研究了基于高性能集群并行计算环境的增量、分布式RSOM并行算法,并以视频图像特征集实例证实了算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁文贤	国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室	19	226	10.0	14.0