技術(shù)編號(hào):7656837
提示:您尚未登錄,請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載,如果您還沒(méi)有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ,登陸完成后,請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)挖掘及分布式聚類領(lǐng)域,尤其涉及一種P2P網(wǎng)絡(luò)(對(duì)等網(wǎng)絡(luò))分布式聚類方法。背景技術(shù) 聚類(Clustering)分析是指對(duì)一個(gè)已給的數(shù)據(jù)對(duì)象集合,依照一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)對(duì)象分成多類的過(guò)程,聚類使得同一聚類中的數(shù)據(jù)對(duì)象彼此盡可能相似,不同聚類中的數(shù)據(jù)對(duì)象彼此盡可能相異。迄今為止,人們已經(jīng)提出了許多聚類方法,例如K-Means, DBSCAN, Cure, Birch等。在諸多的聚類方法中,K-Means是應(yīng)用最廣泛的方法之一,這是由...
注意:該技術(shù)已申請(qǐng)專利,請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出,在未取得專利權(quán)人授權(quán)前,僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán),增加技術(shù)思路,做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備,不適合論文引用。