基于MapReduce和IFOA的并行密度聚类算法

Density-based clustering algorithm by using improve fruit fly optimization based on MapReduce
胡健1,2
徐锴滨1
毛伊敏1
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 343100
2. 江西理工大学应用科学学院 信息工程系, 江西 赣州 341000

摘要

针对大数据下密度聚类算法中存在的数据划分不合理、参数寻优能力不佳、并行性能较低等问题,提出一种基于IFOA的并行密度聚类算法(density-based clustering algorithm by using improve fruit fly optimization based on MapReduce,MR-DBIFOA)。首先,该算法基于KD树,提出网格划分策略(divide gird based on KD tree,KDG)来自动划分数据网格;其次在局部聚类中,提出基于自适应搜索策略(step strategy based on knowledge learn,KLSS)和聚类判定函数(clustering criterion function,CCF)的果蝇群优化算法(improve fruit fly optimization algorithm,IFOA);然后根据IFOA进行局部聚类中最优参数的动态寻优,从而使局部聚类的聚类效果得到提升;同时结合MapReduce模型提出局部聚类算法DBIFOA(density-based clustering algorithm using IFOA);最后提出了基于QR-tree的并行合并局部簇算法(cluster merging algorithm by using MapReduce,MR-QRMEC),实现局部簇的并行合并,使算法整体的并行性能得到加强。实验表明,MR-DBIFOA在大数据下的并行效率更高,且聚类效果更好。

基金项目

国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705)
国家自然科学基金资助项目(41562019)
江西省教育厅科技项目(GJJ151528,GJJ151531)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0187
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1336-1343
文章编号: 1001-3695(2021)05-010-1336-08

发布历史

[2021-05-05] 印刷出版

引用本文

胡健, 徐锴滨, 毛伊敏. 基于MapReduce和IFOA的并行密度聚类算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1336-1343. (Hu Jian, Xu Kaibin, Mao Yimin. Density-based clustering algorithm by using improve fruit fly optimization based on MapReduce [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1336-1343. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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