49、基于大数据的聚类算法技术：综述分析

基于大数据的聚类算法技术：综述分析

1. 引言

聚类是机器学习科学中的一个重要研究焦点，近年来发展迅速。由于广泛而持续的研究，小数据集的聚类技术取得了显著进展，许多有效的聚类算法也已得到研究。然而，在处理大数据集时，这些算法可能难以获得合适的结果，主要原因是计算复杂度高以及处理大量数据的能力有限。因此，快速处理这些海量数据变得越来越重要，对大规模数据集聚类算法的研究也成为机器学习领域的关键任务之一。

聚类是一种自动的机器学习方法，它利用数据之间的内在相似性将数据集划分为更小的子组。每个数据子集属于一个聚类，聚类内的样本通常彼此相似，而不同聚类之间的样本则不相似。可以使用马氏距离、欧氏距离、杰卡德相似度、余弦相似度、皮尔逊距离、切比雪夫距离、曼哈顿距离和密度概率等来描述两个样本的相似程度。聚类算法在现实世界中有许多应用，例如商业运营中的客户细分、生物信息学中的分类、互联网上的基因序列垃圾邮件检测以及电力市场中工业用电模式的研究。

大数据时代的到来使得数据收集和处理变得极为简单和实用，GB 甚至 TB 级别的大数据集不断涌现。然而，随着数据集规模以惊人的速度增长，数据处理面临着巨大的困难。尽管聚类算法在许多中小型数据集的聚类准确性方面已经取得了显著进展，但在处理大数据集时，它们仍然存在许多问题，如计算复杂度高和计算时间长等，这些问题是无法接受的。

本文将大数据的分类用 5V 模型进行解释，旨在研究大数据集的完整数据，并应用聚类算法的一些基本概念。通过聚类算法，我们可以识别相似的数据组，并将聚类部分从数据中分离出来。文章整体分为五个部分：第一部分介绍大数据；第二部分概述大数据；第三部分使用聚类技术对大数据进行全面研究；第四部分执行一些步骤；第五部分对工作进行总结。