基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究.pdf

《基于密度和中心点的分布式数据流聚类算法的研究论文》-毕业论文.doc 五邑大学硕士学位论文绪论 PAGE 12 分类号：学校代码： 11349 UDC：密级：学号：Y五邑大学硕士学位论文（工学硕士） 基于密度和中心点的分布式数据流 聚类算法的研究 学科门类：工学专业名称：计算机应用技术研究方向：数据仓库与挖掘学生所属学院：计算机学院指导教师姓名、职称：副教授论文

2018-11-11 约5万字 65页立即下载

一种基于数据垂直划分的分布式密度聚类算法-计算机研究与发展.PDF 计算机研究与发展 !# $%%%$’()!*# $$$+++!,- （）：， ./01234/5*/6 0891:9;931=32?9@94/6928 AA ) $B$’$B$+ ’%%+ 7 7 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

2019-01-30 约4.76万字 6页立即下载

基于分布式多节点的人员质心位移算法研究.pptx 基于分布式多节点的人员质心位移算法研究;目录;目录;PART;传统方法的局限性;;;PART;分布式系统定义;多节点系统采用分布式架构，包括客户端、服务器端和多个计算节点。客户端发送请求，服务器端接收请求并分配任务给计算节点，计算节点完成任务后返回结果给服务器端，最终由服务器端将结果返回给客户端。;;PART;;;;PART;;;;;PART;;;;;PART;时间复杂度;;;;PART;;;THANKS

2024-06-07 约小于1千字 34页立即下载

一种改进的K-means算法研究及在数据挖掘中的分布式实践的开题报告.docx 一种改进的K-means算法研究及在数据挖掘中的分布式实践的开题报告题目：一种改进的K-means算法研究及在数据挖掘中的分布式实践一、研究背景及意义：随着数据量的不断增大和数据来源的多样化，数据挖掘成为了一个热门的研究方向。聚类是其中一个重要的研究领域，而K-means聚类算法是比较常用的算法之一。K-means算法具有简单易实现、计算量小等优点，但也存在一些问题。例如，K-means聚类算法对数据初始状态的敏感性比较大，对数据中噪声点比较敏感，对数据的聚类数量需要提前知道等。因此，如何改进K-means算法，使其具有更好的鲁棒性和适用性，成为了一个需要研究的问题。另外，由于现在数据

2024-04-07 约1.54千字 3页立即下载

一种基于微簇的分布式聚类算法.pdf

2018-08-03 约小于1千字 7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

《基于核心集的k-means聚类算法研究》.docx 《基于核心集的k-means聚类算法研究》一、引言在大数据时代，如何对大量数据进行有效的聚类分析成为了研究的热点。k-means聚类算法作为一种经典的聚类方法，因其简单高效的特点被广泛应用于各个领域。然而，传统的k-means算法在处理大规模数据时存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢等。近年来，有研究者提出基于核心集的k-means聚类算法，通过引入核心集的概念来优化传统的k-means算法，从而提高算法的效率和准确性。本文将详细研究基于核心集的k-means聚类算法，分析其原理、优势及实际应用。二、核心集的k-means聚类算法原理基于核心集的k-means聚类算法是在传统k-me

2024-12-21 约8.95千字 17页立即下载

k-means聚类算法的研究..doc k-means聚类算法的研究 1．k-means算法简介 1.1 k-means算法描述给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me

2016-12-26 约1.33万字 15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

分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用.docx 分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用一、引言随着大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，传统的聚类算法在处理大规模数据时面临着巨大的挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于演化算法的聚类算法优化方法，并在分布式条件下进行了应用。该算法通过模拟自然演化过程，能够在大数据集中发现潜在的聚类结构，并对其进行优化。本文首先介绍了研究背景和意义，然后概述了本文的主要内容和结构。二、相关研究综述本部分对国内外关于聚类算法和演化算法的研究进行了综述。首先介绍了传统聚类算法的优缺点，如K-means、层次聚类等。然后，对演化算法的基本原理、应用领域及优势进行了阐述。最后，分析了将演化算法

2025-02-08 约3.72千字 8页立即下载

分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用.docx 分布式条件下一种基于演化算法的聚类算法优化与应用 分布式条件下基于演化算法的聚类算法优化与应用一、引言随着大数据时代的来临，分布式数据处理变得越来越重要。面对海量数据，传统的聚类算法往往面临着巨大的挑战，例如计算效率低下、准确率不高、以及数据在各个节点之间分配的不均匀等问题。本文针对这一问题，提出了一种基于演化算法的分布式聚类算法优化方法，通过模拟自然进化过程来改进聚类算法的效率和精度。二、分布式系统与聚类算法概述在分布式系统中，数据被分割并存储在不同的节点上，使得不同节点上的数据处理能够并行进行。而聚类算法是用于发现数据集中隐藏的模式和结构的一种重要方法。传统的聚类算法包括K-mea

2025-04-14 约3.75千字 8页立即下载

密度分布函数的聚类DENCLUE是对k-means聚类算法的一个推广.PPT 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典元昌安主编　邓　松　李文敬　刘海涛　编著电子工业出版社主要内容聚类分析原理聚类分析常用算法分类划分聚类方法层次聚类方法 基于密度的聚类方法基于网格的聚类方法基于模型的聚类方法高维数据的聚类方法模糊聚类FCM 应用实例分析 8.1.1聚类分析介绍聚类就是按照事物的某些属性，把事物聚集成类，使类间的相似性尽可能小，类内相似性尽可能大。数据挖掘对聚类的典型要求如下：可伸缩性处理不同类型属性的能力发现任意形状的聚

2018-07-12 约7.3千字 50页立即下载

基于分布式数据流的大数据分类模型和算法.pdf 第卷第期计算机学报４０１　　　　　　　　　Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．１年月２０１７１ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪａｎ．２０１７

2017-10-06 约12.84万字 15页立即下载

2025-03-23 约4.43万字 67页立即下载

基于分布式数据库的并行CART算法的研究与实现的中期报告.docx 基于分布式数据库的并行CART算法的研究与实现的中期报告一、研究背景和意义随着信息时代的发展，数据量呈现爆炸式增长。如何高效地处理这些数据，挖掘出其中蕴含的价值，成为了数据科学和技术领域面临的重要课题。机器学习算法是一种有效的方法，其中分类与回归树（CART）算法是其中的重要一种。CART算法以树结构表示分类与回归模型，通过一系列决策节点对数据进行分割，从而得到一个预测模型。在处理大规模数据时，传统的串行算法会面临着时间和空间的限制，为了更快地处理数据，提高算法效率，使用并行算法是一个不错的选择。本课题旨在研究并实现基于分布式数据库的并行CART算法，利用分布式数据库的优势来实现数据的并

2024-02-03 约1.21千字 3页立即下载