Robust的分布式k中心聚类算法的研究与实现

并行处理的研究在数据挖掘中是十分必要的。在理论分析的基础上,提出在对经典串行PAM算法进行并行时应如何从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息,据此提出了算法DPAM,在提高计算性能的同时,使聚类质量等价于相应串行PAM算法。为提高并行算法的执行效率,还介绍了如何减小计算结点间通信的代价。最后对提出的算法进行性能分析和实验,说明该算法是高效可行的。