邓强
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：西南交通大学信息科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划四川省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 一种新的软聚类投票法及其并行化实现
- 聚类集成作为数据挖掘的重要应用工具,得到了广泛的认可和研究.本文在投票法的基础上提出一种新的软聚类投票(VMSC)算法.算法首先求取平均隶属度矩阵,然后进行迭代优化.该算法能够消除噪声点影响,具有很好的稳定性.Spark...
- 张静静杨燕王红军韩晓涛邓强
- 一种新的软聚类投票法及其并行化实现被引量：2
- 2016年
- 聚类集成作为数据挖掘的重要应用工具,得到了广泛的认可和研究.本文在投票法的基础上提出一种新的软聚类投票(VMSC)算法.算法首先求取平均隶属度矩阵,然后进行迭代优化.该算法能够消除噪声点影响,具有很好的稳定性.Spark云计算平台能够高效处理大数据.为了提出的算法处理大数据,在Spark云计算平台上实现并行的VMSC算法.VMSC算法实验用12组UCI数据集进行验证,并与sCSPA、sMCLAs HGBF及SVCE等软聚类算法进行对比.结果表明,VMSC算法对软聚类算法具有较好的集成效果.在Spark云计算平台上对VMSC算法并行实现.实验表明,该算法具有较理想的并行效果,能够有效处理大数据.
- 张静静杨燕王红军韩晓涛邓强
- 关键词：投票云计算大数据
- 一种改进的多视图聚类集成算法被引量：11
- 2017年
- 近年来,针对大数据的数据挖掘技术和机器学习算法研究变得日趋重要。在聚类领域,随着多视图数据的大量出现,多视图聚类已经成为了一类重要的聚类方法。然而,大多数现有的多视图聚类算法受算法参数设置、数据样本等影响,具有聚类结果不稳定、参数需要反复调节等缺点。基于多视图K-means算法和聚类集成技术,提出了一种改进的多视图聚类集成算法,其提高了聚类的准确性、鲁棒性和稳定性。其次,由于单机环境下的多视图聚类算法难以对海量的数据进行处理,结合分布式处理技术,实现了一种分布式的多视图并行聚类算法。实验证明,并行算法在处理大数据时的时间效率有很大提升,适合于大数据环境下的多视图聚类分析。
- 邓强杨燕王浩
- 关键词：聚类集成分布式计算并行化
