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針對大數(shù)據(jù)下基于密度的聚類算法中存在的數(shù)據(jù)網格劃分不合理，聚類結果準確度不高以及并行化效率較低等問題，提出了基于 Mapreduce和加權網格信息熵的 DBWGIE-MR算法。首先提出自適應網格劃分策略（ADG）來劃分網格單元;其次提出鄰居網格擴展策略（NE）用于構建毎饣數(shù)據(jù)分區(qū)的加權網格，以此提高聚類效果;同時提出加權網格信息熵策略（wGIE來計算網格密度以及密度聚類算法的ε鄰域和核心對象，使密度聚類算法更適用于加權網格;接著結合 Mapreduce計算模型，提岀并行計算局部簇算法（ COMCOREMR），從而加快獲取局部簇;最后提出了基于并查集的并行合并局部簇算法（ MECORE-MR），用于加快合并局部簇的收斂速度，提升了基于密度的聚類算法對局部簇合并的效率。實驗結果表明， DBWGIE-MR算法的聚類效果更佳，且在較大規(guī)模的數(shù)據(jù)集下算法的并行化性能更好。
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