大数据环境下基于狼群优化的聚类算法分析与研究

作者：杨文静大数据狼群优化算法数据聚类数据位置更新狼群模拟训练数据训练

摘要：为了提高大数据环境下数据聚类的准确性,文中采用狼群优化算法实现数据聚类。对大数据集合进行狼群模拟训练,将数据结合中的多个数据采用狼群游走及围攻策略进行数据训练,不断更新数据在多维空间中的位置分布,根据数据所处位置与中心点的距离来判断数据所属类别,从而完成数据聚类。经过实验证明,相比于K Means聚类算法和DBSCAN聚类算法,文中所提算法聚类优势明显。

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