【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习和数据挖掘领域，特别是指一种面向超大规模数据的球粒聚类方法。
技术介绍
1、近年来，随着数据量的爆炸性增长，如何从中有效地提取有用信息成为了数据科学和机器学习领域的一个核心挑战。特别是在多领域，如生物信息学、金融分析、社交网络数据处理以及物联网设备数据分析等，面对超大规模数据的处理需求日益增长。在这些应用场景中，聚类算法作为一种无监督学习的方法，它能够将数据集中的样本分成若干个具有相似特征的组或“簇”，因此成为了一种重要的数据分析手段。
2、然而，随着数据规模的持续扩大，现有的聚类算法，如k-means,dbscan等在处理超大规模数据时面临着计算效率低下和内存消耗大的问题。目前，许多研究工作致力于优化和改进现有的聚类算法，以提高其在超大规模数据集上的处理能力。这些改进措施包括但不限于采用近似计算技术减少计算量、利用并行计算框架提高算法效率、引入数据降维技术减少内存使用等。
3、尽管如此，如何在保持算法聚类性能的同时，进一步提升处理超大规模数据的效率和可扩展性，依然是一个亟待解决的难题。因此...
【技术保护点】
1.一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，用于提升大规模数据处理速度，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，其特征在于，采用映射方法将所述原始数据集的数据转换为数值型数据。
3.如权利要求1所述的一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，其特征在于，所述初步数据分布获取具体包括：
4.如权利要求1所述的一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，其特征在于，再次利用球粒算法对识别出的所有代表球进行精细化处理，且不限制粒球数量，生成的粒球称为关键球。
5.如权利要求1所述的一种面向超大规模数...
【技术特征摘要】
1.一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，用于提升大规模数据处理速度，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，其特征在于，采用映射方法将所述原始数据集的数据转换为数值型数据。
3.如权利要求1所述的一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，其特征在于，所述初步数据分布获取具体包括：
4.如权利要求1所述的一种面向超大规模数据的球粒聚类方法，其特征在于，再次利用球粒算法对识别出的所有代表球进行精细化处理，且不限制粒球数量，生成的粒球...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。