基于hadoop平臺的模糊聚類算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、現實世界中的絕大部分現象之間都沒有確定的邊界，具有模糊性或者隨機性，所以將模糊理論的方法應用于數據挖掘領域成為當前的研究熱點。然而在大數據時代，面對海量的各種數據，傳統(tǒng)的數據挖掘算法已不能滿足客戶的要求，所以將數據挖掘算法與擁有強大計算能力的云計算平臺相結合具有很深的研究價值和廣泛的應用前景。
　　本文首先針對傳統(tǒng)的模糊聚類算法容易受聚類初始化影響，而且在迭代時非常容易陷入局部極值的缺點，研究了一種結合遺傳算法的模糊C均值(GA-

2、FCM)新算法，實驗表明該算法能夠有效地克服傳統(tǒng)算法對初始化敏感的缺點，而且能夠以較高的概率收斂到全局最優(yōu)解。
　　其次，本文結合人工免疫理論中著名的克隆選擇算法提出了一種新的聚類算法(CSA-FCM)，能夠避免遺傳算法中容易出現的早熟現象。同時由于克隆選擇算法采用的是群體搜索策略，本質上具有并行性和搜索方向的隨機性，所以在搜索中能夠更準確地獲得問題的全局最優(yōu)解，并且收斂速度更快，因而更加適合用于大數據集的聚類分析。
　　最

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