Abstrakt. Kluster har blivit en allt viktigare uppgift när det gäller att analysera enorma mängder data. Traditionella tillämpningar kräver att alla uppgifter måste finnas på den plats där de granskas. I dag finns det stora mängder heterogena, komplexa data på olika oberoende datorer som är anslutna till varandra via lokala eller stora nätverk. I detta dokument föreslår vi en skalbar densitetsbaserad distribuerad klusteralgoritm som möjliggör en användardefinierad avvägning mellan klusterkvalitet och antalet överförda objekt från de olika lokala webbplatserna till en global serverplats. Vårt tillvägagångssätt består av följande steg: För det första beställer vi alla objekt som finns på en lokal plats enligt ett kvalitetskriterium som återspeglar deras lämplighet att fungera som lokala representanter. Sedan skickar vi det bästa av dessa representanter till en serverplats där de är grupperade med en något förbättrad densitetsbaserad klusteralgoritm. Detta tillvägagångssätt är mycket effektivt, eftersom den lokala beslutsamheten hos lämpliga representanter kan genomföras snabbt och oberoende av varandra. Dessutom, baserat på det skalbara antalet av de lämpligaste lokala representanterna, kan den globala klusterbildningen göras mycket effektivt och effektivt. I vår experimentella utvärdering kommer vi att visa att vår nya skalbara densitetsbaserade distribuerade klusterstrategi resulterar i högkvalitativa kluster med skalbara överföringskostnader.
SDBDC REF är en distribuerad densitetsbaserad klusteralgoritm som sammanfattar lokal statistik och överför dem till en central plats som ska slås samman.
Scalable Density-Based Distributed Clustering
{'venue': '8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD) Pisa, Italy, September 20-24, 2004, J.-F. Boulicaut et al. (Eds.): LNAI 3202, pp 231-244, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}