无线网络moocs大数据聚类方法优化研究.pdf

第卷 第期 计 算 机 仿 真 年月
文章 编号 ：———
无 线 网络 大 数 据 聚 类 方 法 优 化 研 究
樊 凌，龚 伟
．江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发 中心 ，江苏 苏州 ；．清华大学 计算 机科学与技术系 ，北京
摘要 ：针对数据库中的 大数据进行快速准确 聚类 ，在提 高数据处理能力方 面具有重要作用 。由于无线 网络数据库数
据维数 较大 ，使得数据具有一定的混合属性 ，传统 的聚类方法先将 大数据进行分类 ，提取分类数据 属性 ，然后对数据
进行聚类 ，需要进行大量的迭代计算 ，导致 大数 据聚类不准确 的问题。提 出基 于非线性时 间序列分 析的 大
数据聚类方法 ，通过非线性映射 ，将相似度参数对嵌入大数据维 数的聚类进 行计算 ，得 出大数据条件 下的最优 聚类参数 ，应
用基于信息准则 的非线性时间序列法 ，确定大数据时 间线性 预测聚类分类 半径 。实验结 果表 明，采用 改进的聚类 方法相 比