分布式聚类算法研究：分类、比较与性能分析

"分布式环境中聚类问题算法研究综述 (2013年) - 中央财经大学学科建设基金资助项目 - 海沫，张书云，马燕林" 这篇论文详细探讨了分布式聚类算法在处理分布式环境中数据集分类问题的应用。传统的集中式聚类方法适用于单一站点的数据集，但在分布式存储环境下显得力不从心。分布式聚类算法则能有效应对这一挑战，通过在多节点间协同工作，从分散的数据中挖掘出分类模式。 论文首先对分布式聚类算法进行了分类，这通常包括基于中心节点的算法（如Gossiping-based算法）、基于分割的算法（如Divisive方法）和基于层次的算法（如Hadoop MapReduce框架下的算法）。这些算法各有特点，比如基于中心节点的算法可能具有较高的效率，但对中心节点的依赖性较强；基于分割的算法则能较好地并行处理数据，但可能需要多次通信和合并操作；而基于层次的算法则通过递归的方式逐步构建聚类结构，能够适应大规模数据。 接下来，论文深入分析了各类算法的基本思想和优缺点。例如，基于中心节点的算法可能在大规模数据下表现出较高的计算效率，但由于需要频繁的信息交换，可能导致网络负载增加；基于分割的算法可能在初期划分阶段消耗较多的时间，但在后期处理每个子集时效率较高；基于层次的算法虽然初期设置复杂，但可以灵活调整聚类数量。 为了进一步验证和比较这些算法的实际性能，论文选取了Iris和Wine两个经典数据集，从聚类精度和聚类时间两个关键指标出发，进行了实验评估。聚类精度是衡量算法能否准确发现数据集内在结构的关键，而聚类时间则反映了算法的运行效率。通过对比实验结果，论文为读者提供了选择适合特定场景的分布式聚类算法的依据。 这篇论文为读者提供了一个全面了解分布式聚类算法的平台，涵盖了算法的分类、基本原理、优缺点以及实际应用中的性能比较。对于从事大数据处理、分布式系统和机器学习研究的学者和工程师来说，这篇综述具有很高的参考价值。