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1. 面向大数据处理的并行优化抽样聚类K-means算法

周润物, 李智勇, 陈少淼, 陈京, 李仁发

计算机应用 2016, 36 (2): 311-315. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0311

摘要（613）

PDF （883KB）（1531）

针对大数据环境下K-means聚类算法聚类精度不足和收敛速度慢的问题,提出一种基于优化抽样聚类的K-means算法(OSCK)。首先,该算法从海量数据中概率抽样多个样本;其次,基于最佳聚类中心的欧氏距离相似性原理,建模评估样本聚类结果并去除抽样聚类结果的次优解;最后,加权整合评估得到的聚类结果得到最终 k个聚类中心,并将这 k个聚类中心作为大数据集聚类中心。理论分析和实验结果表明,OSCK面向海量数据分析相对于对比算法具有更好的聚类精度,并且具有很强的稳健性和可扩展性。

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2. 基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法

赵知劲, 陈京来

计算机应用 2016, 36 (1): 87-90. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.01.0087

摘要（529）

PDF （706KB）（412）

针对在低信噪比(SNR)情况下稀疏度欠估计和高信噪比情况下稀疏度过估计的问题,提出了一种基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法。首先,该算法利用Gerschgorin理论分离信号圆盘与噪声圆盘得到稀疏度估计值;然后,利用正交匹配追踪(OMP)算法得到频谱支撑集;最后,完成宽带频谱感知。仿真结果表明,所提算法、AIC-OMP算法和MDL-OMP算法频谱感知的检测概率达到95%信噪比分别需要4.6 dB、8.5 dB和9.7 dB;所提算法频谱感知的虚警概率在信噪比大于13 dB时趋近于0,明显低于BPD-OMP和GDRI-OMP算法的虚警概率,因此,所提算法对于压缩感知(CS)的信号稀疏度估计兼顾了低信噪比和高信噪比时的稀疏度估计性能,频谱感知性能优于AIC-OMP算法、MDL-OMP算法、BPD-OMP算法和GDRI-OMP算法。

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