基于大型数据集的聚类算法研究

• 作者: 杜淑颖
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 部分优先聚类算法 聚类融合 效率 精度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 132-135,138
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3217字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.01.030

摘要

就精确系数不算太严格的情况而言,针对各种大型数据集,通过对比各种聚类算法,提出了一种部分优先聚类算法.然后在此基础之上分析研究聚类成员的产生过程与聚类融合方式,通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心,在部分优先聚类算法的基础上进行聚类融合,从而使算法的计算准度加以提升.通过不断的实验,我们可以感受到优化之后算法的显著优势,这不仅体现在其可靠性,同时在其稳定性以及扩展性、鲁棒性等方面都得到了很好的展现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜淑颖	徐州生物工程职业技术学院财经信息系	23	53	4.0	6.0