[发明专利]一种大数据聚类方法及装置在审
| 申请号： | 201910451193.5 | 申请日： | 2019-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN110222248A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 邹学玉;汪晶 | 申请（专利权）人： | 长江大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906 |
| 代理公司： | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 黄君军 |
| 地址： | 434000*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据挖掘技术领域，公开了一种大数据聚类方法，包括以下步骤：S1、获取原始数据集；S2、采用分布式Canopy算法将所述原始数据集划分为多个全局Canopy中心集；S3、采用分布式K‑means聚类算法，以各所述全局Canopy中心集的全局Canopy中心作为所述分布式K‑means聚类算法的初始聚类中心，对所述原始数据集进行聚类处理。本发明提供的大数据聚类方法具有收敛速度快，聚类效果好的技术效果；同时，缓解了单服务器处理海量数据带来的硬件瓶颈问题，有利于对大规模数据进行快速、有效的数据挖掘。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 原始数据集 大数据 聚类算法 全局 初始聚类中心 数据挖掘技术 大规模数据 单服务器 海量数据 技术效果 聚类处理 瓶颈问题 数据挖掘 算法 收敛 缓解 | ||
【主权项】：
1.一种大数据聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始数据集；S2、采用分布式Canopy算法将所述原始数据集划分为多个全局Canopy中心集；S3、采用分布式K‑means聚类算法，以各所述全局Canopy中心集的全局Canopy中心作为所述分布式K‑means聚类算法的初始聚类中心，对所述原始数据集进行聚类处理。
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