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| 1 | 一种改进的DBSCAN算法在Spark平台上的应用显示文摘针对DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法内存占用率较高的问题,文中将改进的DBSCAN聚类算法与Spark平台并行聚类计算理论相结合,对海量数据采用分而治之的办法进行聚类处理,大幅减小了算法对内存的占用率。实验仿真结果表明,所提出的并行计算方法能够有效缓解内存不足的问题,并且该方法也能够用来评价DBSCAN聚类算法在Hadoop平台下的聚类分析效果,还能对两种聚类方法进行对比分析,从而获得较好的计算性能;且其比在Hadoop平台上的计算加速度提高了24%左右,因此可以用以评价DBSCAN聚类算法在聚类处理方面的优劣。 | 邓定胜 | 2020 | 计算机科学2020，47，S02： | 7 |
| 2 | 一种改进的自适应网格划分的分布式聚类算法显示文摘在众多聚类算法中,基于网格划分思想的聚类算法是较为常用的算法类型之一,但现有的算法对于处理海量高维数据而言,会存在以下两个问题:一是聚类结果的准确率较低;二是算法耗时较长.为了解决现有算法的不适应性,该文在网格聚类算法的基础上结合降维技术、自适应网格划分、相对熵和分布式计算,提出了一种改进的自适应网格划分的分布式聚类算法(AMCBS),可以较好解决以上问题.经实验证明,该算法对于D31标准数据集、UCI数据集、人脸图片数据集和GitHub文本数据集等的效果均优于常见的聚类算法,具有较好的准确率和较高的运行效率. | 蔡莉 王浩宇 周君 何婧 刘俊晖 | 2023 | 小型微型计算机系统2023，44，4： | 0 |
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