一种大数据的密度统计合并算法
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标签：大数据(136818)
针对处理大数据时传统聚类算法失效或效果不理想的问题，提出了一种大数据的密度统计合并算法（density-based statistical merging algorithm for large data sets，简称DSML）．该算法将数据点的每个特征看作一组独立随机变量，并根据独立有限差分不等式获得统计合并判定准则．首先，使用统计合并判定准则对Leaders算法做出改进，获得代表点集；随后，结合代表点的密度和邻域信息，再次使用统计合并判定准则完成对整个数据集的聚类．理论分析和实验结果表明，DSML算法具有近似线性的时间复杂度，能处理任意形状的数据集，且对噪声具有良好的鲁棒性，非常有利于处理大规模数据集．
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