確度均高于k-medoids并行化算法和DBSCAN并行化算法，并且在處理較大數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)集時(shí)，本文算法準(zhǔn)確度更占優(yōu)勢(shì)。不同數(shù)據(jù)集上各算法的執(zhí)行時(shí)間如圖2。

根據(jù)圖2，隨著數(shù)據(jù)量的增大，三種算法執(zhí)行效率差異逐漸增大，本文算法性能明顯優(yōu)于k-medoids并行性算法和DBSCAN并行算法。接著對(duì)三個(gè)算法使用7個(gè)線程時(shí)的執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行比較，如圖3所示。

從圖3中可以看出，使用7個(gè)線程在1 000、5 000、10 000數(shù)據(jù)級(jí)時(shí)，本文算法執(zhí)行時(shí)間明顯優(yōu)于其他兩個(gè)算法。

3.3 實(shí)驗(yàn)小結(jié)

仿真實(shí)驗(yàn)可知，在同一線程數(shù)時(shí)，本文算法比對(duì)比算法聚類準(zhǔn)確率高，執(zhí)行時(shí)間短；在線程數(shù)增加時(shí)，本文算法執(zhí)行時(shí)間顯著降低；隨著數(shù)據(jù)量的增長，本文算法在保證更高準(zhǔn)確度的基礎(chǔ)上，執(zhí)行時(shí)間優(yōu)勢(shì)逐漸凸顯。

4 結(jié)論

本文針對(duì)電力通信數(shù)據(jù)的聚類處理問題，提出基于密度的聚類思想對(duì)k-medoids算法初始點(diǎn)的選取策略進(jìn)行優(yōu)化，并利用MapReduce編程框架實(shí)現(xiàn)了算法的并行化處理。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明本文提出的優(yōu)化算法可行有效，并具有較好的執(zhí)行效率。在接下來的研究中可以考慮線程數(shù)小于聚類數(shù)時(shí)的優(yōu)化分配策略，進(jìn)一步提高算法性能。

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作者信息:

曾 瑛，李星南，劉新展

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