云环境下基于Canopy聚类的FCM算法研究

摘要：

FCM算法是目前广泛使用的算法之一.,针对FCM聚类质量和收敛速度依赖于初始聚类中心的问题,结合Canopy聚类算法能够粗略快速地对数据集进行聚类的优点,提出了一种基于Canopy聚类的FCM算法.该算法通过将Canopy算法快速获取到的聚类中心作为FCM算法的输入来加快FCM算法收敛速度.并在云环境下设计了其MapReduce化方案,实验结果表明,MapReduce化的基于Canopy聚类的FCM算法比MapReduce化的FCM聚类算法具有更好的聚类质量和运行速度.

关键词：FCM算法(模糊均值聚类算法)、聚类、MapReduce、云环境

所属期刊栏目：41

分类号：TP305(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部:网络时代的科技论文快速共享研究20111140004

在线出版日期：2015-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：316-319