基于Fisher判别的分布式K-Means聚类算法

为了解决集中式聚类算法不能处理海量大数据的问题,提出基于Fisher判别确定置信半径的分布式聚类算法.应用网络上各个节点的计算、存储能力,以及网络的带宽,将聚类所需的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点.通过应用Fisher线性判别找到节点在同一子类数据上的稠密和稀疏分布,从而快速确定聚类的置信半径并指导下一步的聚类过程,使得保持聚类精度的同时能提高分布式聚类的速度.对算法进行了数值模拟,并使用真实数据完成了试验.结果表明,所提出算法相比DFEKM聚类算法,能根据数据分布的不同在聚类结果和聚类速度上达到很好的平衡,这表明该算法具有更好的健壮性.