期刊文章详细信息
BIRCH聚类算法优化及并行化研究
Research of BIRCH clustering algorithm optimization and parallelism
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]韩山师范学院数学与信息技术学院,广东潮州521041
年 份：2007
卷 号：28
期 号：18
起止页码：4345-4346
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：为了提高聚类质量,针对BIRCH算法中在聚类精度方面所存在的不足,提出了聚类特征树中的不同簇应使用不同阀值的思想,较好地改善了对体积相差悬殊的簇不能很好聚类的问题。并且深入地研究和分析了如何在集群系统中进行快速聚类,提出了自定义数据类型、采用数据并行思想和非均匀数据划分策略等几点改进意见。最后实验结果表明,通过改进能够获得比较理想的运行时间和加速比性能。
关 键 词：集群 数据挖掘 聚类 聚类质量 并行化
分 类 号：TP338.6]
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