面向大规模日志数据的聚类算法研究

被引：6

作者：

李清

沈彤

关毅

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

来源：

智能计算机与应用 | 2012年 / 2卷 / 05期

关键词：

聚类算法; k-means算法; DBSCAN算法; 大规模数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

针对大规模日志数据的聚类问题,提出了DBk-means算法。该算法使用Hadoop对原始日志数据进行预处理,并结合了k-means和DBSCAN聚类算法各自的优势。实验结果表明,相比k-means算法进行聚类分析,文中使用DBk-means算法进行聚类,能够取得更好的聚类效果,正确率可以达到83%以上。

引用

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