作者：何仝; 徐蔚鸿; 马红华; 曾水玲聚类密度峰值大数据局部敏感哈希spark
摘要：基于密度峰值的聚类算法(DPC)是最近提出的一种高效密度聚类算法。该算法可以对非球形分布的数据聚类,有待调节参数少、聚类速度快等优点,但在计算每个数据对象的密度值和高密度最邻近距离时,需要进行距离度量,其时间复杂度为。在大数据时代,尤其是处理海量高维数据时,该算法的效率会受到很大的影响。为了提高该算法的效率和扩展性,利用Spark在内存计算以及迭代计算上的优势,提出一种高效的基于E2LSH分区的聚类算法ELSDPC(an efficient distributed density peak clustering algorithm based on E2LSH partition with spark)。算法利用DPC算法的局部特性,引入局部敏感哈希算法LSH实现将邻近点集划分到一个区域。通过实验分析表明:该算法可在满足较高准确率的同时有效提高聚类算法的扩展性和时间效率。
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