云计算中基于群体智能算法的大数据聚类挖掘

• 作者: 唐新宇 张新政 赵月爱
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 群体智能 大数据 聚类算法 混合蛙跳 模糊聚类
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 128-133,167
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 4156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.04.019

摘要

为了提高数据挖掘的精度和效率,提出了一种基于群体智能算法的大数据聚类挖掘算法.首先对聚类算法中的模糊C-均值聚类算法进行分析,然后将亚启发式群体智能优化技术中的混合蛙跳算法与模糊C-均值聚类相结合,以便在调整的参数少的条件下优化全局搜索能力.仿真实验结果显示:相比其他聚类挖掘算法,提出的算法能解决局部陷阱问题,具有较好的聚类效果、准确率和收敛速度,同时算法的稳定性较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新政	广东工业大学自动化学院	81	660	13.0	22.0
2	赵月爱	太原师范学院计算机系	30	77	4.0	7.0
3	唐新宇	广东工商职业学院计算机应用技术系	10	36	3.0	6.0