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基于密度峰值的海量云数据模糊聚类算法设计: 收藏
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引用; 《吉林大学学报（工学版）》2024年第5期54卷 1401-1406页; 作者：张西广张龙飞马钰锡樊银亭中原工学院中原彼得堡航空学院郑州450007 北京理工大学计算机学院北京100081 中国科学院软件研究所集成创新中心北京100080; 为准确聚类海量云数据,提出一种基于密度峰值的海量云数据模糊聚类算法。将含有噪声的云数据采用BP神经网络分离,将输出的噪声利用奇异值分解重构,获取联合算法输出的噪声,将带有噪声的云数据和输出噪声相减,得到去噪后的云数据。将密...; 为准确聚类海量云数据,提出一种基于密度峰值的海量云数据模糊聚类算法。将含有噪声的云数据采用BP神经网络分离,将输出的噪声利用奇异值分解重构,获取联合算法输出的噪声,将带有噪声的云数据和输出噪声相减,得到去噪后的云数据。将密度峰值和优化后的模糊聚类算法相结合,自适应形成初始聚类中心,确定聚类数量,最终实现海量云数据模糊聚类。实验结果表明:本文算法获取的聚类效果和聚类效率明显优于其他算法。; 来源：详细信息评论

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