基于Spark的层次聚类算法的并行化研究.pptx

Spark框架优化的大规模谱聚类并行算法.pptx Spark框架优化的大规模谱聚类并行算法汇报人：2024-01-27 contents目录引言谱聚类算法原理及问题分析Spark框架及其优化技术介绍基于Spark的大规模谱聚类并行算法设计实验与分析总结与展望引言01 随着互联网和物联网技术的快速发展，数据规模呈现爆炸式增长，传统的谱聚类算法在处理大规模数据集时面临计算效率和可扩展性的挑战。大数据时代下的挑战谱聚类作为一种基于图论的聚类方法，能够发现数据的非线性结构，广泛应用于图像分割、社交网络分析、生物信息学等领域。谱聚类的重要性Spark作为一种大数据处理框架，具有内存计算、分布式并行处理等优势，为大规模谱聚类算法的优化提供了可能。Spa

2024-06-16 约3.29千字 27页立即下载

基于MapReduce的聚类算法的并行化研究的开题报告.docx 基于MapReduce的聚类算法的并行化研究的开题报告一、研究背景及意义随着数据的爆炸式增长，海量数据的挖掘和分析已成为当今研究热点之一。其中，聚类算法是一种常用的数据挖掘算法，有着广泛的应用。然而，聚类算法在面对大规模的数据时，由于计算量过大，往往需要消耗大量的时间和计算资源，因此需要寻找有效的方法来加快聚类算法的计算速度和提高其效率。而MapReduce技术作为一种分布式计算平台，其可以实现对海量数据的高效处理，因此可以用于加速聚类算法的计算过程。本研究旨在研究基于MapReduce的聚类算法的并行化方法，以提高聚类算法的效率和准确性。通过对MapReduce平台的并行化算法进行研究

2023-11-30 约1.2千字 2页立即下载

基于密度的层次聚类算法研究.docx 基于密度的层次聚类算法研究 一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术得到了广泛的应用。其中，聚类分析作为一种重要的数据挖掘技术，在各个领域都有广泛的应用。而基于密度的层次聚类算法是聚类分析中常用的一种方法。本文将基于密度层次聚类算法进行深入的研究，包括其原理、算法步骤、应用以及未来研究方向等。二、基于密度的层次聚类算法的原理基于密度的层次聚类算法是一种通过计算数据点之间的密度来划分聚类的算法。该算法的核心思想是：认为一个稠密区域中的对象应该属于同一簇，而稀疏区域中的对象则应该被划分为不同的簇。其基本步骤是首先识别高密度区域，然后连接高密度区域中的对象形成簇，并继续寻找其他高密

2025-02-08 约4.07千字 8页立即下载

二分K均值聚类算法优化及并行化研究.pdf 第37 卷第17 期计算机工程 2011 年9 月 Vol.37 No.17 Computer Engineering September 2011 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2011)17—0023—03 文献标识码：A 中图分类号：TP338.6

2017-05-23 约1.43万字 3页立即下载

YAFIM：基于spark的并行化频繁项集挖掘算法.pdf

2018-11-09 约小于1千字 24页立即下载

2025-01-09 约9.88千字 19页立即下载

基于划分和层次的混合聚类算法研究的开题报告.docx 基于划分和层次的混合聚类算法研究的开题报告一、选题背景和意义聚类是一种重要的数据挖掘技术，可以将数据集中的相似对象归为一类，从而发现数据集中的内在规律和结构。目前，聚类算法主要分为划分式和层次式两类。划分式聚类算法通过将数据划分为不同的不相交子集来完成聚类，代表算法有k-means和k-medoids等；而层次式聚类算法则直接构建一棵树形的聚类结果，代表算法有AGNES和DBSCAN等。但是，这两种算法各有优缺点，划分式算法对初始的质心（聚类中心）非常敏感，而层次式算法难以处理大量的样本数据。因此，混合聚类算法就成为了一个热门的研究领域。混合聚类算法结合了划分和层次式聚类算法的优点，先通

2024-04-18 约1.2千字 3页立即下载

基于节点聚类难度的图聚类算法研究.pdf 中文摘要复杂系统可以抽象为复杂网络，其中节点表示实体，边表示实体间的关系。网络中节点间往往存在聚集性，即功能相似的节点形成了连接相对紧密的功能模块，也称为社区或簇。如社交网络中拥有相同兴趣或背景的个体形成一个社交圈；引文网络中相互引用较多的文献组形成某一研究主题；生物网络中连接紧密的蛋白质组形成功能团体来行使一定的生物功能等。图聚类方法可以发现网络中的社区结构，在社交网络、引文网络、生物网络和基因调控网络等分析中有着重要作用。研究人员基于模块度优化、标签传播、节点表示学习等思想提出了许多图聚类方法，被成功应用于不同领域的复杂网络分析任务中。目前所处理的图结构数据复杂性在不断增

2025-03-24 约11.54万字 62页立即下载

基于层次的聚类算法的分析研发与实现.doc 独创性声明本人郑重声明：所呈交的是本人在的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。签名：日期：年月日(保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 论文题目：学生签名：日期年月日导师签名：日期

2018-08-21 约3.19万字 46页立即下载

基于并行计算框架Spark的性能优化研究与应用.docx 基于并行计算框架Spark的性能优化研究与应用一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求日益增长。为了满足这种需求，高效的并行计算框架如ApacheSpark得到了广泛的应用。然而，对于大规模数据集的处理，Spark的性能仍然存在优化的空间。本文将深入研究基于并行计算框架Spark的性能优化方法，并通过实际案例探讨其应用。二、Spark概述 ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，用于处理大规模数据集。它具有高效、通用、可扩展等优点，可以处理批处理、流处理等多种场景。Spark通过将数据存储在内存中，实现了快速的数据访问和处理速度。然而，随着数据规模的增大，Spark的

2025-04-24 约4.94千字 10页立即下载

基于Spark平台的ALS加速算法研究.pptx 基于Spark平台的ALS加速算法研究汇报人：2024-01-27 目录CONTENTS引言Spark平台概述ALS算法原理及性能分析基于Spark平台的ALS加速算法设计加速算法在推荐系统中的应用总结与展望 01引言背景随着大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，传统的矩阵分解算法已经无法满足大规模数据的处理需求。意义基于Spark平台的ALS（AlternatingLeastSquares）加速算法能够有效地解决大规模矩阵分解问题，提高计算效率和精度，对于推荐系统、数据挖掘等领域具有重要的应用价值。研究背景与意义国内研究现状国内学者在Spark平台上对ALS算法进行了广泛的研究，提出了

2024-06-14 约3.58千字 28页立即下载

基于K－means算法和FCM算法的聚类研究.pdf

2018-09-06 约小于1千字 7页立即下载

基于混合并行遗传聚类的文本特征抽取方法研究.pdf 计算机科学2008V01．35№．9 基于混合并行遗传聚类的文本特征抽取方法研究*) 戴文华1 焦翠珍1 何婷婷2 (成宁学院计算机系成宁437100)1(华中师范大学计算机科学系武汉430079)2 摘要同义词和近义词现象以及强关联语义信息加大了文本向量的特征维教，对文本分类的效率和精度都会带来极大影响。为了有效降低文本向量的特征维数，提出一种基于混合并行遗传

2017-07-26 约2.02万字 5页立即下载

个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究.docx 个性化聚类下基于DBSCAN的密度聚类算法研究 在数据挖掘领域，聚类分析作为一种无监督的学习方法，旨在将数据点划分为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇间的数据点相似度低。密度聚类算法，尤其是DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise），以其能够识别任意形状的簇和有效处理噪声点的特性，在个性化聚类中展现出独特的优势。个性化聚类，顾名思义，是一种根据用户特定需求或偏好进行数据划分的聚类方法。它要求聚类算法不仅要考虑数据点之间的全局相似性，还要关注用户给出的局部偏好信息。这就为DBSCAN算法的应用提出了新的

2025-03-15 约2.05千字 4页立即下载

聚类算法——层次方法.ppt Page ? * BIRCH的有效性该算法的计算复杂度是O(n)，其中n是聚类的对象的数目。实验表明该算法关于对象数目是线性可伸缩的，并且具有较好的数据聚类质量。然而，既然CF树的每个节点由于大小限制只能包含有限数目的条目，一个CF树节点并不总是对应于用户所考虑的一个自然簇。此外，如果簇不是球形的，BIRCH不能很好地工作，因为它使用半径或直径的概念来控制簇的边界。 Page ? * 主要内容凝聚和分裂层次聚类 BIRCH：利用层次方法的平衡迭代归约和聚类 Chameleon：利用动态建模的层次聚类算法 ROCK

2019-02-24 约8.47千字 51页立即下载