基于大型数据集的聚类算法研究 (2016年)

就精确系数不算太严格的情况而言,针对各种大型数据集,通过对比各种聚类算法,提出了一种部分优先聚类算法。然后在此基础之上分析研究聚类成员的产生过程与聚类融合方式,通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心,在部分优先聚类算法的基础上进行聚类融合,从而使算法的计算准度加以提升。通过不断的实验,我们可以感受到优化之后算法的显著优势,这不仅体现在其可靠性,同时在其稳定性以及扩展性、鲁棒性等方面都得到了很好的展现。