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)量級的數(shù)據(jù)集時，本文算法準確度更占優(yōu)勢。不同數(shù)據(jù)集上各算法的執(zhí)行時間如圖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。接著對三個算法使用7個線程時的執(zhí)行時間進行比較，如圖3所示。

從圖3中可以看出，使用7個線程在1 000、5 000、10 000數(shù)據(jù)級時，本文算法執(zhí)行時間明顯優(yōu)于其他兩個算法。

3.3 實驗小結(jié)

仿真實驗可知，在同一線程數(shù)時，本文算法比對比算法聚類準確率高，執(zhí)行時間短；在線程數(shù)增加時，本文算法執(zhí)行時間顯著降低；隨著數(shù)據(jù)量的增長，本文算法在保證更高準確度的基礎上，執(zhí)行時間優(yōu)勢逐漸凸顯。

4 結(jié)論

本文針對電力通信數(shù)據(jù)的聚類處理問題，提出基于密度的聚類思想對k-medoids算法初始點的選取策略進行優(yōu)化，并利用MapReduce編程框架實現(xiàn)了算法的并行化處理。通過仿真實驗表明本文提出的優(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)時的優(yōu)化分配策略，進一步提高算法性能。

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作者信息:

曾 瑛，李星南，劉新展

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