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大数据分析中的聚类算法研究.蔡洪山.【摘要】：随着信息技术特别是移动通讯技术的发展,社交网络、物联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中,人们积累了大量数据,并且数据仍然呈快速增长趋势。.面对海量的数据,如何从中挖掘出有价值的信息...
大数据背景下的聚类算法研究.张波.【摘要】：随着计算机技术及互联网的飞速发展,现代社会的数据正在以不可想象的速度膨胀,对大规模数据的管理利用已然成为一种现实需求和必然趋势。.云计算的大数据处理能力,使得分析和掌握大数据中蕴藏的无尽信息...
大数据论文聚类抽样特征约减论文量子计算论文量子算文版权申明：目录由用户a39069115**提供，51papers仅收录目录，作者需要删除请点击这里。
面向轨迹大数据的高效聚类算法设计与实现.论文价格：150元/篇论文用途：硕士毕业论文MasterThesis编辑：vicky点击次数：.论文字数：35256论文编号：sb2021101111182138726日期：2021-10-20来源：硕博论文网.Tag：软件工程毕业论文范文软件工程硕士论文.本文是...
本文是一篇计算机论文，本文针对数据的大规模性、高维性、混合性、复杂性等特点，采用抽样、子空间聚类、聚类集成、图压缩等技术系统地开展了聚类分析模型与算法的研究.
基于Spark平台的大数据聚类算法研究及其应用.刘磊.【摘要】：在信息社会高速发展的现状下,我国同样紧跟世界的步伐,迅速发展,在这样的高速度发展状态下,无疑会产生海量数据,数据的分类也是无法避免其杂乱无章,对于海量数据的整理归类需求急剧增加。.在...
地理时空大数据高效聚类方法研究.【摘要】：近年来,随着我国空天地立体观测技术的飞速发展,高精度、高频度、大覆盖的超海量地理时空数据呈几何级数式增长,海量地理时空数据的价值挖掘愈发迫切。.聚类作为数据挖掘最主要的方法之一,已成为学术界...
Introduction.本文的主要贡献是：.（i）一种能够同时处理100万个数据点的大规模联合对准问题的凝聚方法；.（ii）一种新的可微凝聚公式问题，它结合了先前提出的基于相似度和秩的方法的优点，并且可以很容易地通过端到端的随机梯度下降（SGD）进行优化...
根据数据类型选择了相应的距离计算方法之后，我们就要选择聚类的方法了。2.聚类算法2.1K-均值聚类(k-means)2.1.1算法1.选择K个初始质心，初始质心随机选择即可，每一个质心为一个类2.把每个观测指派到离它最近的质心，与质心形成新的类3.3.
聚类在大数据时代下的各种应用扮演着重要的角色,如数据预处理,异常检测,生成码本等。聚类的目的是将样本分成多个类,使得类内的样本趋于相近,不同类的样本趋于不同。自1980年代k-means聚类被提出以来,各种聚类方法相继被提出来。
大数据分析中的聚类算法研究.蔡洪山.【摘要】：随着信息技术特别是移动通讯技术的发展,社交网络、物联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中,人们积累了大量数据,并且数据仍然呈快速增长趋势。.面对海量的数据,如何从中挖掘出有价值的信息...
大数据背景下的聚类算法研究.张波.【摘要】：随着计算机技术及互联网的飞速发展,现代社会的数据正在以不可想象的速度膨胀,对大规模数据的管理利用已然成为一种现实需求和必然趋势。.云计算的大数据处理能力,使得分析和掌握大数据中蕴藏的无尽信息...
大数据论文聚类抽样特征约减论文量子计算论文量子算文版权申明：目录由用户a39069115**提供，51papers仅收录目录，作者需要删除请点击这里。
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本文是一篇计算机论文，本文针对数据的大规模性、高维性、混合性、复杂性等特点，采用抽样、子空间聚类、聚类集成、图压缩等技术系统地开展了聚类分析模型与算法的研究.
基于Spark平台的大数据聚类算法研究及其应用.刘磊.【摘要】：在信息社会高速发展的现状下,我国同样紧跟世界的步伐,迅速发展,在这样的高速度发展状态下,无疑会产生海量数据,数据的分类也是无法避免其杂乱无章,对于海量数据的整理归类需求急剧增加。.在...
地理时空大数据高效聚类方法研究.【摘要】：近年来,随着我国空天地立体观测技术的飞速发展,高精度、高频度、大覆盖的超海量地理时空数据呈几何级数式增长,海量地理时空数据的价值挖掘愈发迫切。.聚类作为数据挖掘最主要的方法之一,已成为学术界...
Introduction.本文的主要贡献是：.（i）一种能够同时处理100万个数据点的大规模联合对准问题的凝聚方法；.（ii）一种新的可微凝聚公式问题，它结合了先前提出的基于相似度和秩的方法的优点，并且可以很容易地通过端到端的随机梯度下降（SGD）进行优化...
根据数据类型选择了相应的距离计算方法之后，我们就要选择聚类的方法了。2.聚类算法2.1K-均值聚类(k-means)2.1.1算法1.选择K个初始质心，初始质心随机选择即可，每一个质心为一个类2.把每个观测指派到离它最近的质心，与质心形成新的类3.3.
聚类在大数据时代下的各种应用扮演着重要的角色,如数据预处理,异常检测,生成码本等。聚类的目的是将样本分成多个类,使得类内的样本趋于相近,不同类的样本趋于不同。自1980年代k-means聚类被提出以来,各种聚类方法相继被提出来。
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