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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>通信網(wǎng)絡(luò)>云存儲中大數(shù)據(jù)優(yōu)化粒子群聚類算法（基于模糊C均值聚類）

      云存儲中大數(shù)據(jù)優(yōu)化粒子群聚類算法（基于模糊C均值聚類）

      2017-10-28 | rar | 0.96 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　對云存儲系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)進行優(yōu)化聚類設(shè)計，降低存儲開銷，提高數(shù)據(jù)管理和調(diào)度能力，傳統(tǒng)方法中對云存儲大數(shù)據(jù)聚類方法采用量子進化方法，當量子群個體存在非線性偏移時，數(shù)據(jù)聚類存在局部收斂，導致聚類準確度降低。提出一種基于優(yōu)化粒子群算法的云存儲中大數(shù)據(jù)優(yōu)化聚類算法，進行了云存儲大數(shù)據(jù)聚類的原理分析，在傳統(tǒng)的模糊C均值聚類的基礎(chǔ)上，采用粒子群聚類算法進行大數(shù)據(jù)聚類算法改進設(shè)計，把數(shù)據(jù)的分割轉(zhuǎn)化為對空間的分割，得到云存儲系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)的模糊聚類中心矢量，采用粒子群聚類方法對聚類數(shù)據(jù)的離散樣本進行動態(tài)分配，得到數(shù)據(jù)聚類的信息素濃度，結(jié)合粒子群優(yōu)化聚類的約束條件，求得云存儲中大數(shù)據(jù)聚類的中心最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明，采用該算法進行云存儲中大數(shù)據(jù)優(yōu)化粒子群聚類，數(shù)據(jù)聚類的聚類準確度高，收斂性能較好，能在較短的迭代步數(shù)下計算得到最優(yōu)解，在模式識別等領(lǐng)域展示了較好的應(yīng)用價值。

      云存儲中大數(shù)據(jù)優(yōu)化粒子群聚類算法（基于模糊C均值聚類）

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