分布式k均值数据聚类方法

摘要

本公开提供一种分布式k均值数据聚类方法，用于处理同步传感器网络的数据，该同步传感器网络包含多个传感器节点，包括：步骤A：对同步传感器网络中各个传感器节点内的数据进行正规化；步骤B：基于分布式k++算法确定该同步传感器网络的初始聚类中心；步骤C：计算各个聚类中心与传感器节点所存储的数据之间的距离，并将数据归类给距离最近的聚类中心所代表的类别；步骤D：在整个同步传感器网络中执行平均一致性算法更新聚类中心；步骤E：重复步骤C和步骤D直至聚类中心的值收敛。本公开提供的分布式k均值数据聚类方法可以使得由各个传感器节点获得的数据直接应用在传感器层面进行数据分割，有助于减少通讯消耗，是一种十分高效的做法。