文件名称：论文研究-一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法.pdf
文件大小：655KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:46:51
近邻传播,聚类,半监督,IGP(类内比例),MapReduce
近邻传播（affinity propagation，AP）算法是一种具有较高准确度的聚类算法，但是其具有较高的时间复杂度，且无法有效聚类结构松散数据。针对这两个问题，提出了一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法（MR-SAP）。首先利用MapReduce编程框架，在各个数据节点上运行AP算法，得到局部的聚类中心，以及代表每一个局部聚类中心成为全局聚类中心可能性的决策系数；然后综合局部聚类中心进行全局的AP聚类，其中初始参考度的选取依据输入的决策系数；最后通过引入IGP聚类评价指标比较聚类效果，引导算法向结果最优方向运行。实验结果表明该算法在处理不同大小、不同类型数据集时均具有良好的效率和扩展性，且具有较高的聚类精度。