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基于消息传递的并行聚类算法

谷淑化  吕维先  
【摘要】:聚类(Clustering)是数据挖掘(DataMing)中一项很重要的功能,本文提出用并行处理的方法,对k-means(k-平均值)算法进行改进,来说明并行算法可以在一定程度上提高聚类算法的性能。通过试验证明,当数据量较小时并行k-平均值可以很大程度上提高聚类算法的性能,但在数据量较大时效果较差。

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