基于核心点的大数据谱聚类算法

发布时间：2017-12-16 07:22

  本文关键词：基于核心点的大数据谱聚类算法

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【摘要】：针对谱聚类性能优异但因计算复杂度太高而无法应用于大数据的问题,提出一种将谱聚类应用于大数据的新算法.首先,基于数据相似性与随机抽样选取核心点集,并利用核心集对大数据分组;然后在核心集上应用谱聚类;最后综合核心集的聚类结果和数据的分组信息完成大数据聚类.该算法既将谱聚类推广到大数据,又通过核心点选取降低了噪声及异常数据的影响.实验充分验证了推广后的谱聚类应用于大数据的高效性.
【作者单位】： 南京航空航天大学理学院;
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言聚类是一种强有力的数据分析工具,它将相似的数据划分到同一类,无监督地完成数据的分组处理,对数据集的进一步分析和处理具有重要意义[1-3].作为目前聚类算法的研究热点之一,谱聚类算法[4]相比传统的聚类算法(如K-means[5-6]和层次聚类[2]等)具有明显优势,它可以处理任意

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本文编号：1295171