传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类, 但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题, 而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式, 因此能满足此需求。针对分布式聚类算法进行综述和分析。首先对现有的分布式聚类算法进行了分类, 然后对每类算法的基本思想和优缺点进行了比较, 最后采用Iris和Wine两个数据集对几种分布式聚类算法从聚类精度和聚类时间两方面进行了比较。
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