[发明专利]基于Spark和ASPSO的并行化K-means的优化方法有效
| 申请号： | 202110501668.4 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113128617B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 廖列法;毛伊敏;甘德瑾 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于Spark和ASPSO的并行化K‑means的优化方法，包括以下步骤：S1，通过分割函数粗略的划分数据集，并利用网格划分策略PCCV来计算数据网格的皮尔逊相关系数与相关系数阈值，再对数据网格进行划分，获取网格单元；S2，采用SPFG策略，对数据点进行局部区域覆盖，更新数据集中的样本点，形成区域簇，获取局部聚类的簇数；S3，采用ASPSO策略，计算自适应参数，获取局部簇质心；S4，采用CRNN策略计算每个簇的簇半径，并根据簇的相似性函数进行相似度判断，结合Spark并行计算框架将相似度大的簇进行合并；S5，输出聚类结果。本发明在运行效率和聚类精确度上都有显著的提高，此外通过该方法所挖掘出的知识，能够在生物学，医学，天文地理学上提供巨大的帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spark aspso 并行 means 优化 方法 | ||
【主权项】：
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