排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
为解决传统谱聚类算法在应用于大规模数据上时,复杂度较高且资源占用较大,导致算法聚类效果不好甚至无法聚类的问题,提出基于并行框架和采样相结合的改进谱聚类算法,算法在自适应相似矩阵计算基础上,通过数据分块和单向节点并行,提高算法相似矩阵的计算效率,通过Nystr(o)m加权抽样逼近,减少拉普拉斯矩阵特征向量的计算复杂度,最后通过KD树结构避免k-mean聚类过程的距离计算,从而提高了聚类效率.仿真实验结果表明,文中算法在取得与传统算法相近的聚类性能的同时,取得更好的加速比,验证了算法对大规模集的良好适应性. 相似文献
2.
郝笑弘 《数字社区&智能家居》2010,(8)
文章运用数据挖掘的关联分析理论,对某人寿保险公司历史保单数据库进行了挖掘,得到了一些合理、可靠的关联规则。从而对于保险公司的增值服务具有重要的指导意义。 相似文献
1