基于优化聚类算法的大数据分流系统设计仿真

摘要

为了对大数据进行分流处理,需要对大数据分流系统设计方法进行研究.采用当前分流系统设计方法对大数据进行分流处理时,存在聚类准确性低和分流效率低的问题.在优化聚类算法的基础上提出一种大数据分流系统设计方法,采用空间重构方法对分流系统中的大数据进行非线性映射处理,得到数据的时间序列信息模型,通过指标数据投影方法得到数据在信息模型中的高维映射矢量,根据数据的高维映射矢量构建搜索目标函数,并求得目标函数的极值,利用极值计算大数据的时延尺度特征值,根据数据时延尺度特征值采用粒子群算法对大数据进行聚类处理,根据聚类结果对大数据进行分流处理,完成大数据分流系统的设计.仿真结果表明,所提方法的特征提取结果精准度高,系统分流所用时间少,验证所提方法的聚类准确性高、分流效率高.