BIRCH聚类算法优化及并行化研究

• 作者: 朱映辉 江玉珍
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 集群 数据挖掘 聚类 聚类质量 并行化
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与算法
• 页码范围: 4345-4346,4369
• 页数: 3页
• 分类号: TP338.6
• 字数: 1931字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.18.007

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱映辉	韩山师范学院数学与信息技术学院	43	111	5.0	8.0
2	江玉珍	韩山师范学院数学与信息技术学院	51	159	6.0	10.0