基于向量内积不等式的分布式k均值聚类算法

摘要

聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题.随着数据量的急剧增加,针对大数据集的聚类分析成为一个难点.虽然k均值算法具有易实现、复杂度与数据集大小成线性关系的优点,将其应用于大数据集时仍然存在效率低的问题.分布式聚类是解决这一问题的有效方法.在已有分布式聚类算法k-DMeans基础上,结合向量内积不等式关系对算法加以优化,提出分布式聚类算法k-DCBIP.理论分析和实验结果表明,算法k-DCBIP优于k-DMeans,可以有效地解决大数据集聚类问题,算法是有效可行的.