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基于滑动窗口的混合属性大数据聚类算法

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文章研究了基于滑动窗口的混合属性大数据聚类算法,通过引入滑动窗口设计和相似度计算方法,有效提高了聚类的准确性和效率.实验结果表明,该算法在相关评价指标上均优于传统方法,特别是在处理大规模高维数据时表现出更好的性能.在未来的工作中,将继续深入研究滑动窗口的设计和参数选择,以进一步优化算法的性能.
Clustering Algorithm of Mixed Attribute Big Data Based on Sliding Window
The article studies a mixed attribute big data clustering algorithm based on sliding windows,which effectively improves the accuracy and efficiency of clustering by introducing sliding window design and similarity calculation methods.The experimental results show that the algorithm outperforms traditional methods in relevant evaluation metrics,especially in processing large-scale high-dimensional data.In future work,we will continue to conduct in-depth research on the design and parameter selection of sliding windows to further optimize the performance of the algorithm.

sliding windowmixed attributesbig dataclustering algorithm

李志伟、侯敏杰

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河南省政务大数据中心,河南郑州 450000

滑动窗口 混合属性 大数据 聚类算法

2024

信息与电脑
北京电子控股有限责任公司

信息与电脑

影响因子:1.143
ISSN:1003-9767
年,卷(期):2024.36(5)