大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化抽樣聚類K-means算法
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針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下K-means聚類算法聚類精度不足和收斂速度慢的問題，提出一種基于優(yōu)化抽樣聚類的K-means算法（OSCK）。首先，該算法從海量數(shù)據(jù)中概率抽樣多個樣本；其次，基于最佳聚類中心的歐氏距離相似性原理，建模評估樣本聚類結(jié)果并去除抽樣聚類結(jié)果的次優(yōu)解；最后，加權(quán)整合評估得到的聚類結(jié)果得到最終五個聚類中心，并將這K個聚類中心作為大數(shù)據(jù)集聚類中心。理論分析和實驗結(jié)果表明，OSCK面向海量數(shù)據(jù)分析相對于對比算法具有更好的聚類精度，并且具有很強的穩(wěn)健性和可擴展性。
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