云计算环境下的分形聚类融合算法：高效处理高维大数据

云计算环境下的大数据处理已经成为当今科研的重要课题，尤其是在无监督机器学习领域，如聚类分析。传统的聚类算法，如K-means、DBSCAN等，往往在面对海量和高维数据时表现出效率低下和结果不稳定的问题。论文《云计算环境下基于分形的聚类融合算法研究》针对这一挑战，提出了创新性的解决方案。 该研究首先指出，分形技术在聚类分析中的应用具有潜力，因为它能够处理非结构化、动态变化的数据，不受特定聚类形状的限制。例如，文献[5]介绍的分形维数聚类算法，能够有效地挖掘高维数据中的复杂模式。然而，单个基于分形的方法可能无法保证所有情况下都能达到理想的聚类效果，尤其是在云计算环境下，大规模并行计算的需求与算法的性能优化是一大挑战。 为了克服这些问题，论文作者吴晓璇、倪志伟和倪丽萍提出了一种云计算环境下基于分形的聚类融合算法。他们对基于分形维数的聚类算法进行了改进，使其更适合在集群系统中进行并行处理，从而提高处理效率。他们将这种改进后的聚类作为初始分类，然后引入投票算法的融合策略，通过多轮迭代，将多个分形聚类结果综合，以提升聚类的准确性和稳定性。 融合策略考虑了每个聚类的局部信息，同时避免了过度依赖某一个聚类方法导致的偏差。这种方法的优势在于，即使在高维数据集中，也能识别出不同形状和分布较远的聚类，并且通过并行计算充分利用云计算资源，显著减少了计算时间。 论文通过在UCI数据集上进行对比实验，验证了该算法的有效性和优越性。实验结果显示，与传统聚类算法相比，基于分形的聚类融合算法在处理大规模、高维度数据时，不仅提高了聚类精度，还显著提升了处理速度，符合云计算环境下对大数据处理的需求。 这篇论文的研究成果对于云计算环境下的数据挖掘和分析具有重要的理论价值和实践意义，为解决大规模数据聚类问题提供了一种有效的工具，有望推动该领域的进一步发展。