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基于密度的分布式聚类算法研究

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毕业论文范文题目：基于密度的分布式聚类算法研究，论文范文关键词：基于密度的分布式聚类算法研究
基于密度的分布式聚类算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着现代企业的信息化快速发展，信息系统产生的数据量日益增大，从大量的数据中提取有用信息并非易事。如何有效地利用海量的原始数据分析现状、预测未来，已成为人类面临的一大挑战，数据挖掘就是为了满足（此处忽略..）这种需要而产生的。JavaDataMining框架是Java平台下的标准数据挖掘应用程序规范，本文介绍了JDM的三个核心组成部分及三者之间的关系，详细讨论了JDMAPI的部分接口、方法。聚类（本文此处忽略..）分析是数据挖掘中的一个重要研究领域，目前聚类在销售、多媒体和生物学等方面的应用越来越广泛。在这些应用领域中，数据都分布在不同的站点上，如果使用传统的聚类算法从这些分布式数据中提取信息，就必须（此处忽略..）把这些数据合并到一个中心站点上。由于传输速度和安全因素的限制，把各个站点的数据都集中到中心站点上是十分困难的，在某些领域中把数据集中到一个站点几乎是不可能的，额外开销很大。DBDC算法是一种（本文此处忽略..）基于密度的分布式聚类算法，本文针对DBDC算法在局部聚类和全局聚类上的不足进行了改进。改进后的算法能够有效地处理局部站点的噪声数据，在不明显降低效率的前提下有效地提高了分布式聚类的准确性。

以上为本篇毕业论文范文基于密度的分布式聚类算法研究的介绍部分。

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