基于K-Means和网格化聚类的云数据管理模型研究

• 作者: 刘加伶 朱艳蓉 程春游 陈庄
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-Means 云数据管理 网格化 模型 仿真
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 119-124
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2017.09.019

摘要

针对云数据的分类具有模糊性、不确定性等特点,将K-Means聚类与网格化互联互通的思想运用到云数据管理的模型中,提出了一种“K-Means网格化的云数据管理模型”方法.通过随机产生的高斯分布数据表明:所提出模型不仅能高效地解决数据在分类、模糊性等方面存在的问题,而且在提高数据分布区域化精度的同时减少了数据管理的个数.利用Matlab工具对数据进行了K-Means网格化验证分析,分析结果能为企业的数据管理提供有益的借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈庄	重庆理工大学计算机科学与工程学院	32	137	6.0	10.0
2	刘加伶	重庆理工大学计算机科学与工程学院	18	79	6.0	8.0
3	程春游	重庆理工大学计算机科学与工程学院	2	6	1.0	2.0
4	朱艳蓉	重庆理工大学计算机科学与工程学院	5	9	2.0	3.0