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基于聚类算法的并行化研究

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摘要聚类是数据挖掘中重要组成部分,为了提高聚类的处理效率,将并行处理技术运用于k-means和PAM算法中,对k-means与PAM算法进行了改进。实验结果表明:并行k-means算法相对串行k-means算法有更好的执行效率;且k-means算法有比PAM算法更好的并行性和可扩展性。最后,该文提出和介绍了将并行技术引入谱聚类算法。

DOI 0dp959mwj2/1924793

作者彭厚文;杨爽;何凤成

机构地区不详

出处《电脑知识与技术：学术版》 2009年8X期

关键词聚类算法并行 K-MEANS PAM

分类 [自动化与计算机技术][计算机科学与技术]

出版日期 2009年10月03日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）