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| 1 | 一种基于MPI的稀疏化局部尺度并行谱聚类算法的研究与实现显示文摘谱聚类算法由于其可识别非凸数据分布、可有效避免局部最优解、不受数据点维数限制等优点,在许多领域得到广泛应用。然而,随着数据量的增大和数据维数的增多,在保证聚类准确性的前提下,尽可能降低计算时间将变得非常必要。此外,影响谱聚类算法聚类质量的因素除数据集本身外,还与所采用的求解距离矩阵的方法、相似性矩阵的尺度参数、Laplacian矩阵形式等多种因素相关。针对以上问题,首先对于大规模数据问题,将MPI并行编程模型应用于谱聚类算法;然后利用t-最近邻方法对谱聚类算法中较大维数的Laplacian矩阵进行近似转化,同时用局部尺度(Local Scaling)参数对算法中的尺度参数进行自动调节。基于上述分析,提出了一种谱聚类并行实现算法,即稀疏化局部尺度并行谱聚类算法SLSPSC,并在四个数据集上进行了测试,与现有的并行谱聚类算法PSC在运行时间和聚类质量两方面做了比较分析。实验结果显示,该算法降低了求解Laplacian矩阵的总时间,同时部分数据集聚类质量得到较大提高。 | 李瑞琳 赵永华 黄小磊 | 2016 | 计算机工程与科学2016，38，5： | 3 |
| 2 | 一种基于Hadoop的改进减法聚类算法显示文摘传统的减法聚类算法时间复杂度高,算法不具有分布式特性,不满足大数据处理的要求.提出一种基于Hadoop的改进减法聚类算法,利用MapReduce模型改进减法聚类执行过程,实现求解邻域半径、初始化密度指标、更新密度指标和划分数据记录等过程的并行化.实验结果表明,同传统的串行算法相比,提出的算法能够对大数据进行快速聚类,同时表现出良好的稳定性与扩展性. | 原旭 陈志奎 赵亮 杨德礼 | 2015 | 微电子学与计算机2015，32，3： | 1 |
| 3 | 2013年全球LTE智能手机销量将增至2012年的3倍显示文摘北京时让7月8日消息,据韩联社报道,市场研究公司Strategic Analysis本周一发布的数据显示: | | 2013 | 中兴通讯技术2013，19，4： | 0 |
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