基于布谷鸟算法的K-medoids聚类挖掘与并行优化

作者：谭成兵; 刘源; 徐健

来源：台州学院学报, 2021, 43(03): 7-12.

DOI：10.13853/j.cnki.issn.1672-3708.2021.03.002

• 聚类
• K-medoids算法
• 布谷鸟算法
• 并行优化

为了提高聚类挖掘的准确度和效率,采用布谷鸟优化的K-medoids算法来完成聚类,通过多节点并行聚类提高聚类效率。随机选择K-medoids聚类中心,并构建适应度函数,根据聚类样本初始化布谷鸟鸟巢位置。在布谷鸟K-medoids聚类中,可采用多运算节点并行聚类方法获取最优解,以优化聚类时间。实验证明,通过合理设置宿主发现概率阈值,布谷鸟优化的K-medoids聚类在自有数据集和UCI公开数据集聚类中均表现出良好的聚类准确率,比常用聚类算法的聚类准确率更高,采用多节点并行优化后,提高了大规模数据样本的聚类效率。

• 单位
  桂林电子科技大学; 亳州职业技术学院; 桂林医学院; 机电工程学院