K-Means algoritm för klusteranalys är en av de mest inflytelserika och populära datautvinningsmetoderna. Dess enkla parallella formulering är väl lämpad för distribuerade minnessystem med tillförlitliga sammankopplingsnätverk, såsom massivt parallella processorer och kluster av arbetsstationer. I storskaliga geografiskt distribuerade system kan dock den enkla parallella algoritmen göras oanvändbar genom ett enda kommunikationsfel eller hög latens i kommunikationsvägar. Bristen på skalbara och feltoleranta globala kommunikations- och synkroniseringsmetoder i storskaliga system har hindrat antagandet av KMeans-algoritmen för tillämpningar i stora nätverksbaserade system som trådlösa sensornätverk, peer-to-peer-system och mobila ad hoc-nätverk. Detta arbete föreslår en helt distribuerad K-Means algoritm (Epidemic K-Means) som inte kräver global kommunikation och är i sig feltolerant. Den föreslagna distribuerade K-Means-algoritmen ger en klusterlösning som kan approximera lösningen av en idealisk centraliserad algoritm över aggregerade data så nära som önskas. En jämförande prestandaanalys görs mot de senaste provtagningsmetoderna och visar att den föreslagna metoden övervinner begränsningarna i de provtagningsbaserade metoderna för skeva klusterdistributioner. Den experimentella analysen bekräftar att den föreslagna algoritmen är mycket exakt och feltolerant under otillförlitliga nätverksförhållanden (meddelandeförlust och nodfel) och är lämplig för asynkrona nätverk av mycket stor och extrem skala.
Giuseppe m.fl. REF föreslog en fullt distribuerad K-means-algoritm (Epidemic K-means) som inte kräver global kommunikation och som i sig är feltolerant.
Fault tolerant decentralised K-Means clustering for asynchronous large-scale networks
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}