分布式自适应密度峰值聚类算法.docx
分布式自适应密度峰值聚类算法
目录
分布式自适应密度峰值聚类算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
二、基础知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
聚类算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
密度峰值聚类算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
分布式计算技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
自适应密度峰值聚类算法的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
三、分布式自适应密度峰值聚类算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
算法设计思路与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
分布式计算架构的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
自适应密度峰值检测策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
聚类中心的确定与更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
四、算法优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
算法性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
参数优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
改进后的算法性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
五、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
算法性能比较与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
六、分布式自适应密度峰值聚类算法的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
在大数据分析中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
在物联网领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
在图像分割与识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
其他领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
研究创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
展望未来研究方向与趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
分布式自适应密度峰值聚类算法（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
分布式计算概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
2.1分布式计算的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
2.2分布式系统的组成和特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．