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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(jìn)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(jìn)化方法,當(dāng)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(dǎo)致聚類準(zhǔn)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(jìn)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(jìn)行大數(shù)據(jù)聚類算法改進(jìn)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(jìn)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(jìn)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(zhǔn)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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