计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
9期
2561-2564
,共4页
集中式聚类%分布式聚类%聚类精度%聚类时间
集中式聚類%分佈式聚類%聚類精度%聚類時間
집중식취류%분포식취류%취류정도%취류시간
centralized clustering%distributed clustering%clustering accuracy%clustering time
传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类,但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题,而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式,因此能满足此需求.针对分布式聚类算法进行综述和分析.首先对现有的分布式聚类算法进行了分类,然后对每类算法的基本思想和优缺点进行了比较,最后采用Iris和Wine两个数据集对几种分布式聚类算法从聚类精度和聚类时间两方面进行了比较.
傳統的集中式聚類是對集中存放在單箇站點的數據集進行聚類,但不能解決數據分佈存儲環境下的聚類問題,而分佈式聚類算法是從分佈存儲的數據集中提取分類模式,因此能滿足此需求.針對分佈式聚類算法進行綜述和分析.首先對現有的分佈式聚類算法進行瞭分類,然後對每類算法的基本思想和優缺點進行瞭比較,最後採用Iris和Wine兩箇數據集對幾種分佈式聚類算法從聚類精度和聚類時間兩方麵進行瞭比較.
전통적집중식취류시대집중존방재단개참점적수거집진행취류,단불능해결수거분포존저배경하적취류문제,이분포식취류산법시종분포존저적수거집중제취분류모식,인차능만족차수구.침대분포식취류산법진행종술화분석.수선대현유적분포식취류산법진행료분류,연후대매류산법적기본사상화우결점진행료비교,최후채용Iris화Wine량개수거집대궤충분포식취류산법종취류정도화취류시간량방면진행료비교.
