分布式聚類算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一項重要研究內(nèi)容，聚類算法在金融業(yè)、保險業(yè)、市場營銷、網(wǎng)絡(luò)安全、科學決策等方面的應(yīng)用越來越廣泛。目前已有的聚類算法大多只適用于集中式數(shù)據(jù)的聚類。而實際中的數(shù)據(jù)卻是分布在不同的站點上，如果使用傳統(tǒng)的聚類算法從這些分布式數(shù)據(jù)中提取信息，就必須把這些數(shù)據(jù)合并到一個中心站點上。由于傳輸速度和安全因素的限制，把各站點的數(shù)據(jù)全部集中到某一個中心站點上是十分困難的。而且所有站點數(shù)據(jù)集中在一起，數(shù)據(jù)量會非常龐大，聚類效率會顯著降

2、低。
　　 本文對分布式聚類方法作了一些較深入的研究，取得了如下成果：
　　 (1)對聚類進行了較系統(tǒng)而完整的分析，包括了聚類的概念、聚類的分類、聚類的步驟和聚類的度量方法。
　　 (2)對分布式數(shù)據(jù)挖掘及分布式聚類作了具體的介紹，包括分布式數(shù)據(jù)挖掘的特點、任務(wù)及策略；分布式聚類算法研究現(xiàn)狀及研究方向。
　　 (3)提出了基于中心點和密度的聚類算法CDBC，該算法CDBC時間效率很高，而且聚類的質(zhì)量也較好