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改进的DBSCAN聚类算法在Spark平台上的应用

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.92 MB | 2021-04-26

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针对 DBSCAN（ Density- Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法内存占用率较高的问题，文中将改进的 DBSCAN聚类算法与 Spark平台并行聚类计算理论相结合，对海量数据采用分而治之的办法进行聚类处理，大幅减小了算法对内存的占用率。实验仿真结果表明，所提出的并行计算方法能够有效缓解内存不足的问题，并且该方法也能够用来评价 DBSCAN聚类算法在Hadoφ平台下的聚类分析效果，还能对两种聚类方法进行对比分析，从而获得较好的计算性能;且比在Hado平台上的计算加速度提高了24%左右，因此可以用以评价 DBSCAN聚类算法在聚类处理方面的优劣。

改进的DBSCAN聚类算法在Spark平台上的应用

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