基于密度的分布式聚类算法研究

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文基于密度的分布式聚类算法研究姓名：温海峰申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：刘杰20070301哈尔滨工程大学硕士学位论文摘要随着现代企业的信息化快速发展，信息系统产生的数据量日益增大，从大量的数据中提取有用信息并非易事。如何有效地利用海量的原始数据分析现状、预测未来，已成为人类面临的一大挑战，数据挖掘就是为了满足这种需要而产生的。JavaDataMining框架是Java平台下的标准数据挖掘应用程序规范，本文介绍了JDM的三个核心组成部分及三者之间的关系，详细讨论了JDMAPI的部分接口、方法。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，目前聚

2、类在销售、多媒体和生物学等方面的应用越来越广泛。在这些应用领域中，数据都分布在不同的站点上，如果使用传统的聚类算法从这些分布式数据中提取信息，就必须把这些数据合并到一个中心站点上。由于传输速度和安全因素的限制，把各个站点的数据都集中到中心站点上是十分困难的，在某些领域中把数据集中到一个站点几乎是不可能的，额外开销很大。DBDC算法是一种基于密度的分布式聚类算法，本文针对DBDC算法在局部聚类和全局聚类上的不足进行了改进。改进后的算法能够有效地处理局部站点的噪声数据，在不明显降低效率的前提下有效地提高了分布式聚类的准确性。关键词：数据库，分布式数据挖掘，聚类，JavaDataMini

3、ng哈尔滨T程大学硕士学位论文AbstractWith低rapiddevelopmentofmodementerprise．datageneratedfxomdifferentinformationsystemsbecomemoreandmore．ItisreallynoteasytoextractusefulinformationfTomsuchavastamountofseUree8．Howtontilizethehugeorighlaldatatoanalysecurrentsituationandpredictfutureofquantitieseffectively,ha

4、salreadybec沁meagreatchallengethatthehumanbeingshavefaced．DataMiningisdevisedtosolvetheproblem．JavaDataMiningframeworkisastandarddataminingspecificationunderJavaTMplatform．InthisthesisthreeenrecomponentsofJDMandrelationshipsamongthemareexplained．Someinterfacesandmethodsarediscussedindetail．Oust

5、eranalysisisallimportantresearchareaindatamining．Nowadaysclusteringhasbecomeallincreasinglywidetaskinmodernapplicationdomainssuchasmarketingandpurchasingassistance，multimedia,Biologyaswellasmanyothers．Inmostofthesea1-cas．thedataaledistributedaldifferentsites．Inordertoexlractinformationfromthes

6、edistribnteddatawithtraditionalclusteringalgorithm,thedistributeddatahavetobemergedatacentralsiteandthenclustered．Itissuchahardtopic，Menincredibleinsomeapplication,tocollectthesedistributeddataduetotherestrictionoftransmission印髓dand姐fetyfactor．Inthisthesis,DBDCalgorithm,whichisadistributeddata

7、miningalgorithmbasedondensity,isdiscussedindetail．Accordingtoitsdeficiencyinlocalandglobalclustering．anenhanceddistributeddataminingalgorithmbasedondensityisproposed．111ealgorithmmentionedabove啪dealwiththenoisydameffectivelyandimproveth