基于核方法的并行模糊聚类算法

被引：18

作者：

彭秋生

魏文红

机构：

[1] 华南理工大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 08期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

并行; 模糊聚类; 核方法; 分布式; 加速比;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.08.078

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

介绍并分析了模糊C-均值聚类算法、基于核方法的模糊C-均值聚类算法以及硬聚类算法。将硬聚类算法和模糊聚类算法结合起来,利用硬聚类算法初始化聚类中心,有效的减少模糊聚类算法的迭代次数。针对海量数据处理问题,将改进后的算法并行化,有效地提高了数据处理速度和效率,并在分布式互联PC环境下进行了性能测试。测试结果表明,基于核方法的并行模糊聚类算法具有很好的规模增长性和加速比。

引用

页码：1881 / 1883

页数：3

共 6 条

[1]

基于消息传递的并行聚类算法 [J].