吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (5): 1401-1406.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230120
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基于密度峰值的海量云数据模糊聚类算法设计
张西广1(
),张龙飞2,马钰锡3,樊银亭1
- 1.中原工学院 中原彼得堡航空学院，郑州 450007
2.北京理工大学 计算机学院，北京 100081
3.中国科学院 软件研究所集成创新中心，北京 100080
Design of fuzzy clustering algorithm for massive cloud data based on density peak
Xi-guang ZHANG1(),Long-fei ZHANG2,Yu-xi MA3,Yin-ting FAN1
- 1.Zhongyuan-Petersburg Aviation College，Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou 450007，China
2.School of Computer Science & Technology，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China
3.Integration & Innovation Center，Institute of Software Chinese Academy of Sciences，Beijing 100080，China
摘要：
为准确聚类海量云数据，提出一种基于密度峰值的海量云数据模糊聚类算法。将含有噪声的云数据采用BP神经网络分离，将输出的噪声利用奇异值分解重构，获取联合算法输出的噪声，将带有噪声的云数据和输出噪声相减，得到去噪后的云数据。将密度峰值和优化后的模糊聚类算法相结合，自适应形成初始聚类中心，确定聚类数量，最终实现海量云数据模糊聚类。实验结果表明：本文算法获取的聚类效果和聚类效率明显优于其他算法。
中图分类号:
- TP391
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