基于網(wǎng)格和密度的并行聚類算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、聚類是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究課題。隨著聚類分析對象數(shù)據(jù)集規(guī)模的急劇增大，改進(jìn)已有的算法以獲得滿意的效率受到越來越多的重視。其中對現(xiàn)有算法的并行化是針對海量、高維數(shù)據(jù)的一種有效改進(jìn)方法。 通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及聚類和并行計(jì)算相關(guān)技術(shù)進(jìn)行調(diào)研，本文著重對現(xiàn)有并行聚類算法進(jìn)行了研究，并對其并行化改進(jìn)方法進(jìn)行了分析和比較。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了一種較好的、適合并行化改進(jìn)的聚類算法——基于網(wǎng)格和密度的聚類算法。小波聚類是一種基于網(wǎng)

2、格和密度的聚類算法，它滿足一個(gè)好的聚類算法的很多要求，且求解思想優(yōu)于一般意義上的基于網(wǎng)格和密度的聚類算法。結(jié)合小波聚類的自身特點(diǎn)，詳細(xì)介紹了并行小波聚類算法的設(shè)計(jì)方法、設(shè)計(jì)模式以及實(shí)現(xiàn)步驟。 針對當(dāng)前并行程序?qū)崿F(xiàn)技術(shù)是并行計(jì)算的關(guān)鍵這一研究熱點(diǎn)，特別在并行程序?qū)崿F(xiàn)技術(shù)方面進(jìn)行了有益的嘗試和研究。首先學(xué)習(xí)和研究了集群環(huán)境下MPI并行編程機(jī)制；進(jìn)而結(jié)合小波聚類的自身特點(diǎn)，主要以減少集群系統(tǒng)中并行處理的通信次數(shù)和通信數(shù)據(jù)量為目的，分別