云计算环境下关联性大数据实时流式可控聚类算法的优势分析

在云计算的数据系统下,存在着实时处理系统需要攻克的技术难题,有很多的弊端和缺点,但是,对云计算环境下的关联性大数据实时流式可控聚类算法的优势进行分析,可以让我们解决在处理系统难题的时候,面对问题的产生、出现,可以给予更加合理的建议和优化的方案。本文将针对云计算环境下的关联性大数据实时流式可控聚类的算法的优势进行展开分析。近年来,大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点问题,云计算正在处于高速的发展期,云计算环境下的大数据时代已经到来。一般意义上来说,大数据是指无法在可容忍的时间内用传统的IT技术和软硬件对其进行感知与获取,并对大数据进行管理,那么如何对大数据进行管理和如何利用大数据价值最大化来为大数据定好发展的前景与方向。同时,也需要我们找到正确的方法对其进行分析与处理。

关联性大数据实时流式可控聚类算法

针对当前关联性数据在聚类后聚类结果与对应聚类簇之间距离过大,聚类簇本身聚类纯度较低等影响聚类质量的问题,开展相关研究。通过构建关联性大数据实时流式可控聚类框架、可控粗聚类、可控细聚类,提出一种全新的聚类算法。实验结果表明,新的聚类算法聚类结果与对应聚类簇的距离平方和数值更小,聚类簇本身聚类纯度更高,进一步提升聚类结果的质量,实现对关联性大数据的高效利用。