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基于近邻传播的分布式数据流聚类算法
张建朋 金鑫 陈福才 陈鸿昶 候颖
计算机应用
2013, 33 (09):
2477-2481.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2477
针对分布式数据流聚类算法存在的聚类质量不高、通信代价大的问题,提出了密度和代表点聚类思想相结合的分布式数据流聚类算法。该算法的局部站点采用近邻传播聚类,引入了类簇代表点的概念来描述局部分布的概要信息,全局站点采用基于改进的密度聚类算法合并局部站点上传的概要数据结构进而获得全局模型。仿真实验结果表明,所提算法能明显提高分布式环境下数据流的聚类质量,同时算法使用类簇代表点能够发现不同形状的聚簇并显著降低数据传输量。
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