一种改进的多视图聚类集成算法

发布时间：2018-12-20 22:10

【摘要】：近年来,针对大数据的数据挖掘技术和机器学习算法研究变得日趋重要。在聚类领域,随着多视图数据的大量出现,多视图聚类已经成为了一类重要的聚类方法。然而,大多数现有的多视图聚类算法受算法参数设置、数据样本等影响,具有聚类结果不稳定、参数需要反复调节等缺点。基于多视图K-means算法和聚类集成技术,提出了一种改进的多视图聚类集成算法,其提高了聚类的准确性、鲁棒性和稳定性。其次,由于单机环境下的多视图聚类算法难以对海量的数据进行处理,结合分布式处理技术,实现了一种分布式的多视图并行聚类算法。实验证明,并行算法在处理大数据时的时间效率有很大提升,适合于大数据环境下的多视图聚类分析。
[Abstract]:In recent years, the research on big data's data mining technology and machine learning algorithm has become more and more important. In the field of clustering, with the emergence of multi-view data, multi-view clustering has become an important clustering method. However, most of the existing multi-view clustering algorithms are affected by the algorithm parameters, data samples and so on. The clustering results are unstable and the parameters need to be adjusted repeatedly. Based on multi-view K-means algorithm and clustering integration technology, an improved multi-view clustering algorithm is proposed, which improves the accuracy, robustness and stability of clustering. Secondly, because the multi-view clustering algorithm in the single computer environment is difficult to process the massive data, a distributed multi-view parallel clustering algorithm is implemented in combination with the distributed processing technology. Experiments show that the time efficiency of the parallel algorithm is greatly improved when dealing with big data, and it is suitable for multi-view clustering analysis in big data environment.
【作者单位】： 西南交通大学信息科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61170111,61572407,61134002) 国家科技支撑计划课题(2015BAH19F02) 四川省科技支撑计划项目(2014SZ0207)资助
【分类号】：TP391.41;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2388483