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| 海量数据分类中的模糊区域判定算法研究 | |
| 引用本文： | 欧立奇,何媛,李云飞,赵郁园,刘瀚.海量数据分类中的模糊区域判定算法研究[J].山东农业大学学报(自然科学版),2018(2). |
| 作者姓名： | 欧立奇 何媛 李云飞 赵郁园 刘瀚 |
| 作者单位： | 西京学院商贸技术系; |
| 摘 要： | 针对传统的K-means聚类算法在海量数据分类中,对数据模糊分解区域判定不敏感,容易陷入局部优化解,无法实现海量数据的模糊聚类的问题,本文设计一种用于海量数据分类的模糊区域判定算法,通过计算大数据模糊区域状态特点的参量,进行大数据最优聚类中点的选取,在聚类中心区域创建任意下单个数据的互通,对每个微小数据特征实现互通;通过计算隶属度以及确定聚类数的方式,解决被隐藏在海量数据中的模糊区域真实边界,实现对海量数据模糊区域的聚类求解。结果说明,所提算法能得到精确的模糊聚类效果,提高海量数据的模糊聚类效率。 |
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