信息技术
信息技術
신식기술
INFORMATION TECHNOLOGY
2015年
7期
90-94
,共5页
聚类算法%粒子群优化算法%k均值算法%云平台
聚類算法%粒子群優化算法%k均值算法%雲平檯
취류산법%입자군우화산법%k균치산법%운평태
clustering algorithm%PSO%K-means%cloud platform
根据当前聚类算法与云平台相结合的趋势,针对聚类算法中的k-means自身的缺点,提出用粒子群优化算法优化k均值算法的初始聚类中心,并将改进算法运用云平台全程进行并行处理.以此达到高效、准确地处理大量数据的目的.实验证明,改进后的算法具有相对较高的加速比而且准确性和稳定性也得到提升,将聚类算法和云平台相结合是行之有效的方式.
根據噹前聚類算法與雲平檯相結閤的趨勢,針對聚類算法中的k-means自身的缺點,提齣用粒子群優化算法優化k均值算法的初始聚類中心,併將改進算法運用雲平檯全程進行併行處理.以此達到高效、準確地處理大量數據的目的.實驗證明,改進後的算法具有相對較高的加速比而且準確性和穩定性也得到提升,將聚類算法和雲平檯相結閤是行之有效的方式.
근거당전취류산법여운평태상결합적추세,침대취류산법중적k-means자신적결점,제출용입자군우화산법우화k균치산법적초시취류중심,병장개진산법운용운평태전정진행병행처리.이차체도고효、준학지처리대량수거적목적.실험증명,개진후적산법구유상대교고적가속비이차준학성화은정성야득도제승,장취류산법화운평태상결합시행지유효적방식.
