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一种面向数据密集型计算环境的聚类算法被引量：3: 2013年; 针对数据密集型计算环境下数据具有海量、分布、异构、高速变化等特点,分析传统的基于密度的分布式聚类(Density Base Distributed Clustering,DBDC)算法,借助MapReduce编程模型,提出一种新的分布式聚类算法,采用局部和全局的方式处理海量、异构数据,解决具有以上特点的数据密集型计算环境下数据的分析挖掘问题。得出算法的复杂度为O((nlog2n)/p),实验验证在数据量与节点数变化时算法具有较高的稳定性和可伸缩性,与原算法对比该算法具有较高的准确度。; 钱鑫张龙波田爱奎邓齐志汪金苗; 关键词：数据密集型计算分布式聚类

数据密集型计算环境下聚类算法的研究: 近年来，数据密集型计算越来越得到相关学者的关注。数据密集型计算环境下的数据具有海量、高速变化、分布、异构、半结构化或非结构化的特点，传统的数据挖掘算法已经不能满足其处理要求。如何从具有这些数据特点的数据中挖掘出有效的信息...; 钱鑫; 关键词：聚类算法噪声识别; 文献传递

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钱鑫