確度均高于k-medoids并行化算法和DBSCAN并行化算法，并且在處理較大數(shù)量級的數(shù)據(jù)集時，本文算法準(zhǔn)確度更占優(yōu)勢。不同數(shù)據(jù)集上各算法的執(zhí)行時間如圖2。

根據(jù)圖2，隨著數(shù)據(jù)量的增大，三種算法執(zhí)行效率差異逐漸增大，本文算法性能明顯優(yōu)于k-medoids并行性算法和DBSCAN并行算法。接著對三個算法使用7個線程時的執(zhí)行時間進(jìn)行比較，如圖3所示。

從圖3中可以看出，使用7個線程在1 000、5 000、10 000數(shù)據(jù)級時，本文算法執(zhí)行時間明顯優(yōu)于其他兩個算法。

3.3 實(shí)驗(yàn)小結(jié)

仿真實(shí)驗(yàn)可知，在同一線程數(shù)時，本文算法比對比算法聚類準(zhǔn)確率高，執(zhí)行時間短；在線程數(shù)增加時，本文算法執(zhí)行時間顯著降低；隨著數(shù)據(jù)量的增長，本文算法在保證更高準(zhǔn)確度的基礎(chǔ)上，執(zhí)行時間優(yōu)勢逐漸凸顯。

4 結(jié)論

本文針對電力通信數(shù)據(jù)的聚類處理問題，提出基于密度的聚類思想對k-medoids算法初始點(diǎn)的選取策略進(jìn)行優(yōu)化，并利用MapReduce編程框架實(shí)現(xiàn)了算法的并行化處理。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明本文提出的優(yōu)化算法可行有效，并具有較好的執(zhí)行效率。在接下來的研究中可以考慮線程數(shù)小于聚類數(shù)時的優(yōu)化分配策略，進(jìn)一步提高算法性能。

參考文獻(xiàn)

[1] 蔡永強(qiáng)，陳平華，李惠.基于云計(jì)算平臺的并行DBSCAN算法[J].廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016，33(1)：51-56.

[2] PARK H S，JUN C H.A simple and fast algorithm for k-medoids clustering[J].Expert System with Applications，2009，36(2)：3336-3341.

[3] 趙燁，黃澤君.蟻群K-medoids融合的聚類算法[J].電子測量與儀器學(xué)報(bào)，2012，26(9)：800-804.

[4] 馬菁，謝娟英.基于粒計(jì)算的k-medoids聚類算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2012，32(7)：1973-1977.

[5] 吳景嵐，朱文興.基于k中心點(diǎn)的迭代局部搜索聚類算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2004，41(Z)：246-252.

[6] Jiang Yaobin，Zhang Jiongmin.Parallel k-medoids clustering algorithm based on Hadoop[C].Proceedings of the IEEE International Conference on Software Engineering and Service Sciences，2014：649-651.

[7] 孫勝，王元珍.基于核的自適應(yīng)k-medoid聚類[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2009，30（3）：674-677.

[8] 馬曉慧.一種改進(jìn)的可并行的K-medoids聚類算法[J].智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用，2015：874-876.

作者信息:

曾 瑛，李星南，劉新展

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