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基于Hadoop MapReduce的分布式數(shù)據(jù)流聚類算法研究
2014-12-01
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基于Hadoop MapReduce的分布式數(shù)據(jù)流聚類算法研究


基于Hadoop MapReduce的分布式數(shù)據(jù)流聚類算法研究

隨著數(shù)據(jù)流規(guī)模的持續(xù)增大,現(xiàn)有基于網(wǎng)格的聚類算法對數(shù)據(jù)流的聚類效果不好,不能實時發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇,也不能及時刪除數(shù)據(jù)流中的噪聲點。文章提出了一種Hadoop平臺環(huán)境下基于網(wǎng)格密度的分布式數(shù)據(jù)流聚類算法(PGDC-Stream),利于基于Hadoop的MapReduce框架對數(shù)據(jù)流進行階段化的并行聚類分析,實時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流中任意形狀的簇,定義檢測周期和密度閾值函數(shù)并及時刪除數(shù)據(jù)流中的噪聲點。算法基于網(wǎng)格密度對數(shù)據(jù)流初始聚類后,隨著新數(shù)據(jù)的到來,使用基于密度閾值函數(shù)的噪聲點處理策略,周期性檢測和刪除噪聲點,使用基于Hadoop MapReduce框架的并行分析模型周期性地調(diào)整已經(jīng)生成的簇。實驗結(jié)果表明,PGDC-Stream對大規(guī)模數(shù)據(jù)流的聚類質(zhì)量、可伸縮性和實時性都好于CluStream。

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