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基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.38 MB | 2021-05-08

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　　为了降低K- mediods聚类算法的误差并提高并行优化的性能，将混合蛙跳算法运用于聚类和并行优化过程。在Kmediods聚类过程中，将K- mediods与聚类簇思想相结合，对各个聚类簇进行混合蛙跳算法优化，从而提高了大规模数据样本聚类的效率。针对多个聚类执行节点并行完成大规模样本K- mediods聚类时，混合蛙跳算法有效提高了加速比。实验证明，相比于普通的K- mediods聚类，基于混合蛙跳算法的K- mediods聚类优势明显，且处理大规模样本的加速比性能更优。

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