云环境下基于canopy聚类的fcm算法研究

fcm算法是目前广泛使用的算法之一。,针对fcm聚类质量和收敛速度依赖于初始聚类中心的问题,结合canopy聚类算法能够粗略快速地对数据集进行聚类的优点,提出了一种基于canopy聚类的fcm算法。该算法通过将canopy算法快速获取到的聚类中心作为fcm算法的输入来加快fcm算法收敛速度。并在云环境下设计了其mapreduce化方案,实验结果表明,mapreduce化的基于canopy聚类的fcm算法比mapreduce化的fcm聚类算法具有更好的聚类质量和运行速度。