基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类挖掘与并行优化

摘要

为了降低K-mediods聚类算法的误差并提高并行优化的性能,将混合蛙跳算法运用于聚类和并行优化过程.在K-mediods聚类过程中,将K-mediods与聚类簇思想相结合,对各个聚类簇进行混合蛙跳算法优化,从而提高了大规模数据样本聚类的效率.针对多个聚类执行节点并行完成大规模样本K-mediods聚类时,混合蛙跳算法有效提高了加速比.实验证明,相比于普通的K-mediods聚类,基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类优势明显,且处理大规模样本的加速比性能更优.