基於大數據資料的非監督分散式分群演算法
基於屬性相似度將樣本進行分群的技術已經被廣泛應用在許多領域，如模式識別，特徵提取和惡意行為偵測。由於此技術的重要性，很多人已經將各種分群技術利用分散式框架進行再製，例如K-means搭配Hadoop在Apache Mahout平台上。由於K-means需要預先定義分群數量，而自組織映射圖（SOM）需要預先定義圖的大小，所以能夠自動將樣本依照樣本間的變化容差進行分群的GHSOM（增長層次自組織映射圖）就提供了一個很棒的非監督學習方法用來針對某些資訊不完整的資料。然而，GHSOM目前並不是一個分散式的演算法，這就限制了其在大數據資料的應用上。在本篇論文中，我們提出了一種新的分散式GHSOM演算法。...
| Main Authors: | , |
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| Language: | 英文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0104356019%22. |