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馬爾科夫聚類算法（ Markov Cluster Algorithm，MCL）是一種快速且可擴展的無監(jiān)督圖聚類算法，Chameleon是一種新的層次聚類算法。但MCL由于過擬合會產(chǎn)生很多小聚類，Chameleon由于時間復雜度為O（N2）不利于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。針對這兩個問題，提出了一種基于MCL與Chameleon相結合的混合聚類算法。該算法第一階段采用MCL算法對原始數(shù)據(jù)進行初步聚類，第二階段利用GPU加速的Chameleon算法將第一階段產(chǎn)生的小聚類進行歸并，從而得到質量更高的聚類。實驗表明，與傳統(tǒng)的MCL算法和MCL與KNN的混合聚類算法，提出的方法聚類質量更好、計算速度更快。
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