一種大數(shù)據(jù)的密度統(tǒng)計合并算法
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針對處理大數(shù)據(jù)時傳統(tǒng)聚類算法失效或效果不理想的問題，提出了一種大數(shù)據(jù)的密度統(tǒng)計合并算法（density-based statistical merging algorithm for large data sets，簡稱DSML）．該算法將數(shù)據(jù)點的每個特征看作一組獨立隨機變量，并根據(jù)獨立有限差分不等式獲得統(tǒng)計合并判定準則．首先，使用統(tǒng)計合并判定準則對Leaders算法做出改進，獲得代表點集；隨后，結合代表點的密度和鄰域信息，再次使用統(tǒng)計合并判定準則完成對整個數(shù)據(jù)集的聚類．理論分析和實驗結果表明，DSML算法具有近似線性的時間復雜度，能處理任意形狀的數(shù)據(jù)集，且對噪聲具有良好的魯棒性，非常有利于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集．
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