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1、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文基于密度的分布式聚類算法研究姓名：溫海峰申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：劉杰20070301哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著現(xiàn)代企業(yè)的信息化快速發(fā)展，信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量日益增大，從大量的數(shù)據(jù)中提取有用信息并非易事。如何有效地利用海量的原始數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀、預(yù)測未來，已成為人類面臨的一大挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘就是為了滿足這種需要而產(chǎn)生的。JavaDataMining框架是Java平臺(tái)下的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序規(guī)范，本文介紹了JDM的三個(gè)核心組成部分及三者之間的關(guān)系，詳細(xì)討論了JDMAPI的部分接口、方法。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，目前聚
2、類在銷售、多媒體和生物學(xué)等方面的應(yīng)用越來越廣泛。在這些應(yīng)用領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)都分布在不同的站點(diǎn)上，如果使用傳統(tǒng)的聚類算法從這些分布式數(shù)據(jù)中提取信息，就必須把這些數(shù)據(jù)合并到一個(gè)中心站點(diǎn)上。由于傳輸速度和安全因素的限制，把各個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)都集中到中心站點(diǎn)上是十分困難的，在某些領(lǐng)域中把數(shù)據(jù)集中到一個(gè)站點(diǎn)幾乎是不可能的，額外開銷很大。DBDC算法是一種基于密度的分布式聚類算法，本文針對DBDC算法在局部聚類和全局聚類上的不足進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)后的算法能夠有效地處理局部站點(diǎn)的噪聲數(shù)據(jù)，在不明顯降低效率的前提下有效地提高了分布式聚類的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)庫，分布式數(shù)據(jù)挖掘，聚類，JavaDataMini
3、ng哈爾濱T程大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractWith低rapiddevelopmentofmodementerprise．datageneratedfxomdifferentinformationsystemsbecomemoreandmore．ItisreallynoteasytoextractusefulinformationfTomsuchavastamountofseUree8．Howtontilizethehugeorighlaldatatoanalysecurrentsituationandpredictfutureofquantitieseffectively,ha
4、salreadybec沁meagreatchallengethatthehumanbeingshavefaced．DataMiningisdevisedtosolvetheproblem．JavaDataMiningframeworkisastandarddataminingspecificationunderJavaTMplatform．InthisthesisthreeenrecomponentsofJDMandrelationshipsamongthemareexplained．Someinterfacesandmethodsarediscussedindetail．Oust
5、eranalysisisallimportantresearchareaindatamining．Nowadaysclusteringhasbecomeallincreasinglywidetaskinmodernapplicationdomainssuchasmarketingandpurchasingassistance，multimedia,Biologyaswellasmanyothers．Inmostofthesea1-cas．thedataaledistributedaldifferentsites．Inordertoexlractinformationfromthes
6、edistribnteddatawithtraditionalclusteringalgorithm,thedistributeddatahavetobemergedatacentralsiteandthenclustered．Itissuchahardtopic，Menincredibleinsomeapplication,tocollectthesedistributeddataduetotherestrictionoftransmission印髓dand姐fetyfactor．Inthisthesis,DBDCalgorithm,whichisadistributeddata
7、miningalgorithmbasedondensity,isdiscussedindetail．Accordingtoitsdeficiencyinlocalandglobalclustering．a(chǎn)nenhanceddistributeddataminingalgorithmbasedondensityisproposed．111ealgorithmmentionedabove啪dealwiththenoisydameffectivelyandimproveth
