分布式支持向量聚类的方法及系统

摘要

本发明公开了一种分布式支持向量聚类的方法，包括：对输入的数据集按照预定处理规则进行处理，并对全局参数及任务进行初始化；向各个计算节点分发预定数据集或特定计算结果；当计算节点分到预定数据集，则初始化所述预定数据集的权重向量，并按照预定公式进行迭代运算，计算出所述预定数据集中每个样本的权重系数值；找到所述权重系数值大于预定极小值的样本作为支持向量，并将所述支持向量进行编号；利用所述支持向量以及各支持向量的权重系数，构建支持函数，进行簇划分，得到所述支持向量的簇标号，并标定非支持向量样本作为聚类分析的结果；该方法能够有效提高支持向量聚类的效率。

主权项

一种分布式支持向量聚类的方法，其特征在于，包括：对输入的数据集按照预定处理规则进行处理，并对全局参数及任务进行初始化；向各个计算节点分发预定数据集或特定计算结果；当计算节点分到预定数据集，则初始化所述预定数据集的权重向量，并按照预定公式进行迭代运算，计算出所述预定数据集中每个样本的权重系数值；找到所述权重系数值大于预定极小值的样本作为支持向量，并将所述支持向量进行编号；利用所述支持向量以及各支持向量的权重系数，构建支持函数，进行簇划分，得到所述支持向量的簇标号，并标定非支持向量的簇标号，作为整个数据集的聚类分析的结果。