大规模数据集谱聚类并行优化算法

为解决传统谱聚类算法在应用于大规模数据上时,复杂度较高且资源占用较大,导致算法聚类效果不好甚至无法聚类的问题,提出基于并行框架和采样相结合的改进谱聚类算法,算法在自适应相似矩阵计算基础上,通过数据分块和单向节点并行,提高算法相似矩阵的计算效率,通过Nyström加权抽样逼近,减少拉普拉斯矩阵特征向量的计算复杂度,最后通过KD树结构避免k-mean聚类过程的距离计算,从而提高了聚类效率。仿真实验结果表明,文中算法在取得与传统算法相近的聚类性能的同时,取得更好的加速比,验证了算法对大规模集的良好适应性。