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基于數據劃分和融合策略的并行DBSCAN算法

大小:1.15 MB 人氣: 2018-02-08 需要積分:2

  大數據是近年來計算機領域興起的熱點研究方向,通過聚類可以解決諸如機器學習、數據挖掘、生物信息分析等諸多大數據領域的問題。聚類是研究分類問題的重要方法,通過聚類分析可以將樣本中具有相同或者相似特征的項歸為一類,而將不具有該特征的項排除在外。主流的聚類方法包括基于劃分的聚類方法,如K-means;層次聚類方法,如CURE和BIRCH等;基于統計模型的方法,如EM算法等;基于密度的方法,如DBSCAN,OPTICS等。在基于密度的方法中,DBSCAN是較為典型的一種,它以超球狀區域內數據對象的數量來衡量此區域密度的高低,能夠發現任意形狀的聚類并有效識別噪聲點。

  在并行RDD-DBSCAN算法的數據劃分和區域查詢過程中會對數據集進行重復訪問,降低了算法效率。為此,提出基于數據劃分和融合策略的并行DBSCAN算法(DBSCAN-PSM)。利用KD樹進行數據劃分,實現數據分區與區域查詢步驟的合并,從而減少數據集的訪問次數以及降低I/O過程對算法效率的影響。采用判定數據點自身屬性的方式,對標注為邊緣點的數據進行融合,避免全局標記的額外時間開銷。實驗結果表明,DBSCAN-PSM算法相比RDD-DBSCAN算法可節省18%左右的運行時間,適用于處理海量數據聚類問題。
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