位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
云计算环境下基于分形的聚类融合算法研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学管理学院商务智能研究所,合肥230009, [2]合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.71271071,No.71301041); 国家“863”云制造主题项目(No.2011AA040501)
中文摘要:

传统的聚类算法不适用于处理海量和高维数据。针对云计算环境下,利用集群系统的并行计算能力,实现海量数据的聚类问题,给出了云计算环境下基于分形维数的聚类融合算法。该算法首先对基于分形维数的聚类算法进行改进,使之更适用于并行计算,其产生聚类作为初始聚类成员;再结合投票算法的融合策略实现融合。最后,对基于分形维数的聚类融合算法在云计算环境下实现并行计算。通过在UCI数据集上的对比实验来验证该算法的有效性。

英文摘要:

The traditional clustering algorithms are not fit for dealing with mass and high dimensional data in practical application. In view of the cloud computing environment, to use cluster system parallel computing ability, to realize mass data clustering problems, a fractal dimension clustering ensemble algorithm based on cloud computing environment is proposed in this paper. Firstly, a cluster algorithm based on fractal which results as the initial clustering members is improved,and it is more suitable for parallel computing. Then, the clustering members are integrated by using the voting algorithm.At last, the proposed algorithm in cloud computing environment is realized parallel computing. The experimental results on UCI data set verify the validity of the proposed algorithm.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887