1、大数据环境下的大规模数据聚类算法解析

大数据环境下的大规模数据聚类算法解析

1. 数据科学与大数据概述

数据科学和大数据领域携手并进，已成为快速发展的研究领域之一，吸引了行业和企业的广泛关注。该领域的显著特点可用 3V（容量、多样性、可变性）或 4V（加上准确性）特征来概括。它开创了基础研究和应用研究的新方向，并催生了许多有趣的应用。

数据科学的一般方案包含多个方面：
- 描述性 ：关注报告，确定发生了什么以及解释其发生的原因。
- 预测性 ：涵盖对未来情况的描述和预测。
- 规范性 ：着重于行动，促使某些情况发生。

这些方面共同推动了数据科学方案的发展，并暗示了所开发技术的连续使用方式。数据科学的研究模型明显以最终用户为导向，除了常规的准确性要求外，还需要具备处理海量和多变数据集的能力，以及鲁棒性、可解释性和简单性。

计算智能（CI）凭借其丰富的方法和工具，在应对数据分析的内在需求方面具有独特优势。它可以处理大量数据、设置合适的抽象级别、处理数据的分布式特性以及相关的隐私和安全要求，并在合适的抽象级别上构建可解释的结果。

2. 大数据聚类面临的挑战与解决方案

数据聚类旨在将一组点划分为尽可能相似的组，即簇。它在计算智能中起着关键作用，广泛应用于协同过滤、市场细分、趋势检测、社交网络社区检测等多个领域。

随着大数据时代的到来，数据聚类面临的关键挑战在于可扩展性，即如何在不影响性能的前提下加速聚类算法。为解决这一问题，主要探索了两个方向：

2.1 基于采样的算法或使用随机投