Binary-Positive下的并行化CURE算法

• 作者: 尹超 王民 王稚慧 要趁红 高婧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类 利用代表点聚类(CURE) Binary-Positive MapReduce 并行
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 理论研究、研发设计
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0001

摘要

当CURE算法在处理不均匀的海量数据时，针对随机抽样不具有代表性的问题，提出了一种健壮的并行化改进算法。该算法使用Binary-Positive算法得到原始数据的有效属性，并利用MapReduce并行框架对有效数据进行层次聚类，从而实现了正确率与效率的一种权衡。实验分析表明，改进后的CURE算法具有更高的执行效率，且聚类效果良好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王民	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	108	458	11.0	17.0
2	王稚慧	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	23	66	5.0	7.0
3	要趁红	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	27	68	5.0	6.0
4	高婧	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	5	34	4.0	5.0
5	尹超	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	1	8	1.0	1.0