大规模数据聚类中模糊自适应谐振理论的研究与应用

作者：朱颖雯

来源：计算机时代, 2020, (10): 24-31.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2020.10.007

• 大规模数据
• 聚类
• 自适应谐振理论
• 模糊自适应谐振理论

大规模社交媒体数据的复杂性要求将聚类技术扩展到大规模数据,使其能够在很少的经验设置下自动识别数据聚簇。文章研究和讨论了模糊自适应谐振理论(Fuzzy Adaptive Resonance Theory)算法,其具有线性计算复杂性,仅使用一个单一参数,且对参数设置具有鲁棒性,可以产生更好的聚类结果。真实数据集上的实验结果表明,该算法在大规模数据聚类中取得了可比较的性能和更快的速度,而且也不需要预先定义聚簇个数。

• 单位
  三江学院