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基于约束信息的并行k_means算法
4 1 3 Vol． 4 1 No ． 3
第 卷第 期 东南大学学报(自然科学版)
20 11 5 M ay 20 11
年 月 JOURNAL OF SOUT HEAST UNIVERSITY (Natural Science Edition)
doi :10 ． 3969 /j ． issn． 100 1 － 0505 ． 20 11． 03． 0 14
基于约束信息的并行k-means 算法
1，2 1 1 1
於跃成 王建东 郑关胜 陈 斌
1
( ， 210016)
南京航空航天大学信息科学与技术学院 南京
2
( ， 212003)
江苏科技大学计算机科学与工程学院 镇江
: ， k-means
摘要 为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果 提出了基于约束信息的并行 聚
． k-means ， k-
类算法 在分析并行 能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上 修改并行
means ， k-means ， chunklet
算法的目标函数 设计约束并行 算法 将站点用户的约束信息以 的形式
， ． k-means
引入到分布式聚类过程 从而引导算法执行有偏有哪些信誉好的足球投注网站 约束并行 算法在理论上保证无约
束样本簇内距离最小的同时能够确保chunklet 约束中的样本与对应的簇中心之间的平均距离最
． ， k-means k-means ，
小 实验结果表明 约束并行 算法能够有效改善并行 的聚类精度 同时在分布
式环境下能够得到与已有约束聚类算法在集中式数据集上相等价的聚类结果．
:k-means ; k
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